……….

เมื่อช่วงต้นปีที่ผ่านมา มีดราม่าครั้งใหญ่ของวงการ IT ที่น่าสนใจสำหรับนักเศรษฐศาสตร์ด้วย เรื่องของเรื่องมีอยู่ว่า นักวิชาการจากภาควิชาวิศวกรรมเครื่องกลและอากาศยาน แห่งมหาวิทยาลัย Princeton ได้นำเสนอบทความชิ้นหนึ่งที่ทำการวิเคราะห์ว่า Facebook จะสูญเสียผู้ใช้งานลงไปประมาณ 80% เมื่อเปรียบเทียบกับในขณะนั้น และอาจจะต้องปิดตัวลงในเวลาหลังจากนั้นไม่นาน

บทความนี้อาจไม่ได้รับความสนใจมากนัก หากไม่ได้ถูกโต้แย้งกลับโดยนักวิทยาศาสตร์ที่ทำงานวิจัยอยู่ใน Facebook เอง ข้อโต้แย้งที่สำคัญเป็นประเด็นเดียวกับงานทางด้านเศรษฐมิติยุคใหม่ (Modern Econometrics) ซึ่งก็คือ “ความสัมพันธ์ทางสถิติไม่ใช่สิ่งเดียวกับความสัมพันธ์เชิงเหตุผล” (Correlation is not causation) โดยพวกเขานำเอาเทคนิควิธีที่นักวิทยาศาสตร์จาก Princeton วิเคราะห์จุดจบของ Facebook กลับไปวิเคราะห์ Princeton เอง และพบว่า Princeton จะต้องปิดตัวก่อน Facebook เสียอีก [น่ากลัวกันจริงๆ -"-]

“Nassau hall อาคารที่เก่าแก่ที่สุดของมหาวิทยาลัย Princeton” (ที่มาของภาพ)

เรื่องทั้งหมดเริ่มจาก Cannarella and Spechler (2014) ทำการมองการขยายตัวของเครือข่ายสังคมออนไลน์ (Online Social Networks; OSNs) ด้วยแบบจำลองทางด้านระบาดวิทยา (Epidemiological Models) โดยพวกเขาพิจารณาเครือข่ายสังคมออนไลน์สองประเภทคือ Facebook และ MySpace (ใช้ประสบการณ์ของ MySpace เป็นตัวควบคุมการอธิบายผลของ Facebook) นั่นหมายความว่า พวกเขามองปรากฎการณ์เหล่านี้ด้วยรูปแบบการแพร่กระจายของไวรัส ซึ่งมีสองช่วงเวลาคือช่วงของการติดเชื้อ (Infection) ที่ไวรัสระบาดเพิ่มขึ้น และช่วงของการฟื้นตัว (Recovery) ที่ไวรัสเริ่มลดลงอันเนื่องจากภูมิต้านทานที่สูงขึ้น และนี่คือสาเหตุที่พวกเขาเลือกใช้แบบจำลองที่มีชื่อว่า SIR model (Suspected-Infected-Recovered)

……….

Cannarella and Spechler (2014) ใช้ข้อมูลจาก Search Query จาก Google Trends ตั้งแต่ปี 2004 ถึงต้นปี 2014 มาวิเคราะห์ ดังภาพที่ ๑ ซึ่งจะเห็นว่า MySpace มีอายุอยู่ในช่วง 2004 ถึง 2012 โดยได้รับความนิยมสูงที่สุดในช่วงประมาณปลายปี 2007 ขณะที่ Facebook เกิดขึ้นมาตั้งแต่ปี 2006 และได้รับความนิยมสูงที่สุดในช่วงปลายปี 2013

“ภาพที่ ๑ ปริมาณการค้นหาข้อมูลของ MySpace และ Facebook จาก Google Trends”

พวกเขานำเอาแบบจำลอง SIR มาจับกับวงจรชีวิตของ MySpace ได้ผลดังภาพที่ ๒ ซึ่งจะเห็นว่าแบบจำลองนี้สามารถอธิบายการเกิดขึ้นและจบลงของเครือข่ายสังคมออนไลน์ได้ค่อนข้างดี (ข้อมูลจริงค่อนข้างฟิตกับเส้นประมาณการของแบบจำลอง)

“ภาพที่ ๒ ปริมาณการค้นหาข้อมูลของ MySpace และผลการประมาณค่าจากแบบจำลอง SIR (ซ้าย) และ irSIR หรือ SIR ปรับค่า (ขวา)”

เมื่อนำเอาแบบจำลอง SIR ดังกล่าวมาวิเคราะห์ข้อมูล Query ของ Facebook และพยากรณ์ต่อไปในอนาคต ดังภาพที่ ๓ จะพบว่า Facebook น่าจะมีความนิยมลดลงจนเหลือประมาณ 20% ของความนิยมสูงที่สุด (พิจารณาจากเส้นตรงแนวราบที่มีค่า y=20) ประมาณปี 2015 ถึง 2017

“ภาพที่ ๓ ปริมาณการค้นหาข้อมูลของ Facebook และผลการประมาณค่าจากแบบจำลอง SIR”

……….

แน่นอนว่า Facebook ก็คงไม่อยู่นิ่งเป็นแน่ Mike Develin นักวิทยาศาสตร์ฝั่ง Facebook ชี้ให้เห็นจุดอ่อนบางประการของงานวิจัยว่า ๑) MySpace กับ Facebook ไม่เหมือนกัน การเกิดขึ้นและจบลงของ MySpace ไม่เกี่ยวข้องและไม่อาจนำมาใช้วิเคราะห์ Facebook ได้ ๒) วงจรชีวิตของ Facebook ไม่เหมือนกับแบบจำลองระบาดวิทยา เพราะเครือข่ายสังคมออนไลน์ไม่ได้เหมือนกับการแพร่กระจายของไวรัสเสียทั้งหมด และ ๓) Search Query จาก Google Trends ที่ลดลงนั้น มาจากการที่ผู้ใช้ใช้ Facebook ผ่าน App ในโทรศัพท์มือถือโดยตรง จึงไม่ถูกนับโดย Google Trends ดังนั้นการที่กล่าวว่าความนิยมต่อ Facebook ลดลงอาจไม่ถูกต้องนัก

ที่เจ็บแสบกว่านั้น เขาได้นำเอากรอบแนวคิดแบบจำลอง SIR ที่ Cannarella and Spechler (2014) ใช้วิเคราะห์ Facebook กลับไปวิเคราะห์ Princeton เอง และยังได้ปิดจุดอ่อนบางประการด้วย Develin ใช้จำนวนการตีพิมพ์บทความวิชาการของ Princeton ตั้งแต่ปี 1940 จนถึงปัจจุบันมาวิเคราะห์การเกิดขึ้นและดับลงของ Princeton ทั้งนี้ เพราะจำนวนบทความที่ตีพิมพ์ในวารสารวิชาการเป็นสิ่งที่สำคัญมากๆ ต่อการอยู่รอดของมหาวิทยาลัยในสหรัฐอเมริกา โดยเฉพาะมหาวิทยาลัยที่มีชื่อเสียงระดับต้นๆ

ผลการวิเคราะห์แสดงได้ตามภาพที่ ๔ ซึ่งจำนวนบทความตีพิมพ์ในวารสารวิชาการของ Princeton กำลังลดลง และเมื่อใช้แบบจำลอง SIR มาวิเคราะห์จะพบว่าการตีพิมพ์ดังกล่าวจะลดลงจนเกือบจะหมดไปตั้งแต่ก่อนปี 2020 ซึ่งมีอัตราการลดลงเร็วกว่าความนิยมของ Facebook เสียอีก

“ภาพที่ ๔ ปริมาณการตีพิมพ์บทความวิชาการของ Princeton และผลการประมาณค่าจากแบบจำลอง SIR”

……….

Develin ได้วิเคราะห์เพิ่มเติมอีกสองประเด็นเพื่อปิดข้อโต้แย้งที่จะเกิดขึ้น ประเด็นแรก เขาเริ่มจากการพิจารณาความสัมพันธ์ระหว่างปริมาณการค้นหาข้อมูลของมหาวิทยาลัยทางอินเตอร์เน็ต (Search Index) กับจำนวนนักศึกษาที่สมัครเข้าเรียนในมหาวิทยาลัยนั้นๆ (Enrollment) โดยเขาพบว่ามีความสัมพันธ์กันในทางบวกอย่างชัดเจน ดังภาพที่ ๕ หรือกล่าวได้อีกอย่างว่ามหาวิทยาลัยที่ถูกค้นหาทางอินเตอร์เน็ตมากก็จะมีนักศึกษาสมัครเข้าเรียนมากตามไปด้วย

“ภาพที่ ๕ ความสัมพันธ์ของปริมาณการค้นหาข้อมูลกับจำนวนผู้สมัครของมหาวิทยาลัยแต่ละแห่ง”

จากนั้นเขาพิจารณาปริมาณการค้นหาข้อมูลเกี่ยวกับมหาวิทยาลัย Princeton และพบว่าลดลงอย่างต่อเนื่องตั้งแต่ปี 2004 ดังภาพที่ ๖ นั่นย่อมหมายความปริมาณการสัมครหรือความสนใจที่จะสมัครของนักศึกษาที่มีต่อมหาวิทยาลัย Princeton กำลังลดลงด้วย โดยจะลดลงเหลือครึ่งหนึ่งจากจำนวนความสนใจในปัจจุบันในปี 2018 และจะไม่มีนักศึกษามาสมัครเลยในปี 2021

“ภาพที่ ๖ ปริมาณการค้นหาข้อมูลของมหาวิทยาลัย Princeton”

สำทับด้วยประเด็นที่สองจากข้อมูลการกด LIKE เพจของ Princeton กับมหาวิทยาลัยคู่แข่งอย่าง Harvard และ Yale ก็พบว่าของ Princeton มีลดลงมานานแลัว และยังไม่มีแนวโน้มจะเพิ่มขึ้นอีกด้วย ดังภาพที่ ๗

“ภาพที่ ๗ ปริมาณการ LIKE ของมหาวิทยาลัย Princeton และมหาวิทยาลัยคู่แข่ง”

……….

ข้อสรุปของ Develin ที่มีต่อ Cannarella and Spechler (2014) ก็คือการนำเอาแบบจำลองใดใดก็ตามมาวิเคราะห์ความเป็นจริง จำเป็นต้องคำนึงถึงบริบทหลายประการ ไม่ใช่แค่หาคำตอบและสรุปจากแบบจำลองเท่านั้น นั่นก็คือ ผลที่ได้จากตัวเลขไม่ได้บอกเหตุและผลเสมอไป เขาจึงนำเอาวิธีคิดเดียวกันมาวิเคราะห์องค์กรที่ Cannarella and Spechler (2014) สังกัดอยู่ นั่นก็คือ Princeton และตั้งคำถามว่ามันจะเป็นอย่างนั้นจริงๆ หรือ

“ภาพบรรยากาศภายในสถานที่ทำงานของ Facebook” (ที่มาของภาพ)

อย่างไรก็ตาม อย่าเครียดมากกับข้อถกเถียงนี้นะครับ เพราะ Develin เองก็เขียนในข้อสรุปของเขาว่า เขารัก Princeton และ Princeton ก็ผลิตนักวิทยาศาสตร์เก่งๆ จำนวนมาก เพียงแต่ Correlation is not causation นะครับ เพื่อนๆ ^^

ที่มา:
- John Cannarella, Joshua A. Spechler (2014) “Epidemiological modeling of online social network dynamics” Social and Information Networks (cs.SI); Physics and Society (physics.soc-ph).
- Mike Develin (2014) “Debunking Princeton” online here.

featured image from here

……….

โทรไม่ขับ เป็นแคมเปญรณรงค์การใช้รถบนท้องถนนอย่างรับผิดชอบกับผู้อื่นที่ดำเนินการมาเป็นเวลานานพอสมควรแล้ว อันที่จริง ช่วงหลังปัญหาเรื่องการโทรแล้วขับดูเหมือนจะลดลงอยู่บ้าง อาจเพราะความสำเร็จของการรณรงค์ที่ทำให้คนใช้รถใช้ถนนตระหนักถึงความเสียหายจากการโทรแล้วขับมากขึ้น และจากการพัฒนาเทคโนโลยี headset ประเภท bluetooth ที่คุณภาพดีขึ้นและราคาถูกลงค่อนข้างมาก ทำให้การพะวงกับการใช้โทรศัพท์ลดลง

แต่ปัญหาก็ไม่ได้หมดไปเสียทีเดียว เพราะการใช้โทรศัพท์แล้วขับที่รุนแรงกว่าการโทรกลับเป็นเรื่องของการพิมพ์ข้อความ (texting) โดยเฉพาะในสหรัฐอเมริกาก็ให้ความสำคัญกับเรื่องนี้มากกว่าการโทรแล้วขับเสียอีก ทั้งการพิมพ์ใน facebook twitter instagram หรือแม้แต่การพิมพ์ SMS ทั่วไป เพราะการก้มลงพิมพ์ข้อความเหล่านี้มีแนวโน้มที่จะอันตรายกว่าการคุยด้วยเสียงเสียอีก เนื่องจากไม่ใช่แค้ดึงสมาธิในการขับรถเท่านั้น แต่เบี่ยงเบนทัศนะการมองไปเลยทีเดียว

“สถานที่ทำการทดลอง” (ที่มาของภาพ)

Jen Gunter (2014) ต้องการทดสอบผลของการถูกทำให้ไขว้เขวขณะขับรถว่าเป็นสาเหตุของอุบัติเหตุทางรถยนต์มากน้อยเพียงใด แต่เนื่องจากไม่สามารถวิเคราะห์โดยคนๆ เดียวกันได้ ซึ่งนับเป็นปัญหาประการหนึ่งทางเศรษฐศาสตร์ กล่าวคือ คนที่มีคุณสมบัติเหมือนกันเปี๊ยบ แต่ขับรถแบบไม่พิมพ์ข้อความกับพิมพ์ข้อความจะมีความเสี่ยงต่อการเกิดอุบัติเหตุต่างกันอย่างไร เขาจึงทำการทดลองจากผลของการพิมพ์ข้อความที่มีต่อผลลัพธ์ของการขับรถในเกม Mario Kart แทน

การใช้เกม Mario Kart มาทำการทดลองเพื่อหาผลดังกล่าว นับได้ว่าเป็นรูปแบบหนึ่งของเศรษฐศาสตร์การทดลอง (Experimental Economics) ซึ่งนับเป็นการทดลองอย่างง่าย เพื่อแก้ปัญหาความสัมพันธ์ที่แยกเหตุและผลไม่ออก (Causality Problem)

Gunter (2014) ทำการทดลองจาก 9 คนที่เล่นเกม Mario Kart เป็นประจำ โดยเขาทำการเก็บรายละเอียดอายุ ประสบการณ์การเล่นเกม (Gaming Experience) ประสบการณ์พิมพ์ข้อความ (Texting Experience) และประสบการณ์การขับรถ (Driving Experience) ของคนเหล่านั้น ทั้งนี้เพื่อให้การประเมินเป็นไปอย่างถูกต้องมากขึ้น ทุกคนที่ทำการทดลองจะใช้ตัวละคร Toad คู่กับรถแบบปกติ (Standard Car) และห้ามใช้ Booster [สิ่งเหล่านี้เป็นรายละเอียดของเกมครับ]

ทุกคนที่ร่วมทดลองต้องเล่นด่าน Moo Moo Meadows ในการแข่ง เพราะมีวัวเดินไปเดินมาในทุ่งและบนถนน ซึ่งเปรียบได้กับการมีคนเดินข้ามถนนไปมาในโลกความจริง ผู้เข้าทดลองแต่ละคนจะขับแบบปกติ 3 รอบ และอีก 3 รอบที่มีการพิมพ์ข้อความ 1 ครั้งต่อรอบ โดยเป็นข้อความคำถามที่เจาะจงคำตอบ เช่น หนังที่คุณชอบคือเรื่องอะไร ตอนกลางวันคุณกินอะไรมา ซึ่งการไม่ตอบจะถือว่าถูกลงโทษโดยปรับเวลาต่อรอบเพิ่มไปอีก 30 วินาที จากนั้นทำการเปรียบเทียบเวลาที่ใช้และคะแนนที่ได้ของทั้งสองครั้งที่เล่นเกม

“ด่าน Moo Moo Meadow” (ที่มาของภาพ)

ผลการทดลองพบว่า ผู้เข้าร่วมการทดลองสามารถเข้าสู่เส้นชัยได้ทั้งหมด เวลาเฉลี่ยที่ใช้หากไม่มีการพิมพ์ข้อความอยู่ที่ 2 นาที 3 วินาที (จากช่วง 1 นาที 47 วินาที ถึง 2 นาที 36 วินาที) และเวลาเฉลี่ยที่ใช้หากพิมพ์ข้อความอยู่ที่ 3 นาที 31 วินาที (จาก 1 นาที 54 วินาที ถึง 4 นาที 26 วินาที) โดยรอบการแข่งที่ต้องพิมพ์ข้อความใช้เวลานานขึ้นก็เนื่องมาจากรถที่ขับวิ่งออกนอกลู่ (ลงไปบนพื้นหญ้าที่ทำให้ความเร็วลดลง) ชนกับวัวที่เดินอยู่ ชนกับรั้วข้างทาง และบางครั้งวิ่งสวนทาง [อย่างไรก็ดี มีหนึ่งคนที่วางคอนโทรลเลอร์ลงเพื่อตอบข้อความโดยเฉพาะ]

วิธีที่ผู้เข้าร่วมการทดลองใช้ในการตอบข้อความจำแนกออกได้เป็นสามแบบ หนึ่งคือ ยกหน้าจอโทรศัพท์ให้มาอยู่ในระดับเดียวกันกับจอทีวี สองคือ ถือโทรศัพท์ไว้ด้วยมือเดียวเพื่อพิมพ์ จากนั้นใช้สายตามองสลับไปสลับมาระหว่างจอโทรศัพท์กับจอทีวี กับสามคือ ละออกจากเกมแข่งรถเพื่อพิมพ์ข้อความตอบ (ดูภาพที่ ๑ ๒ และ ๓ ตามลำดับ)

“ภาพที่ ๑ ผู้ร่วมการทดลองยกหน้าจอโทรศัพท์ให้มาอยู่ในระดับเดียวกันกับจอทีวี” (ที่มาของภาพ)

“ภาพที่ ๒ ผู้ร่วมการทดลองถือโทรศัพท์ไว้ด้วยมือเดียวเพื่อพิมพ์และใช้สายตามองสลับไปสลับมาระหว่างจอโทรศัพท์กับจอทีวี” (ที่มาของภาพ)

“ภาพที่ ๓ ผู้ร่วมการทดลองละออกจากเกมแข่งรถเพื่อพิมพ์ข้อความตอบ” (ที่มาของภาพ)

ผู้เข้าร่วมการทดลอง 4 คนชนวัวในรอบที่ไม่ได้พิมพ์ข้อความ และ 7 คนชนวัวในรอบพิมพ์ข้อความ ซึ่งเท่ากับว่าเพิ่มขึ้นเกือบหนึ่งเท่าตัว และมีอัตราการเกิดอุบัติเหตุถึง 7 ใน 9 หรือเกือบ 80% การใช้เวลาที่นานขึ้นในรอบที่มีการพิมพ์ข้อความสัมพันธ์กับประสบการณ์ในการพิมพ์ข้อความและการเล่นเกม ซึ่งทั้งจำนวนครั้งที่มีการชนวัว รั้ว หรืออุบัติเหตุอื่น และเวลาที่ใช้ในการขับรถมีความสัมพันธ์อย่างมีนัยสำคัญกับการพิมพ์ข้อความระหว่างขับ

แม้ว่าการทดลองนี้จะไม่ซับซ้อนและใช้กลุ่มตัวอย่างที่น้อย ทำให้อาจไม่ได้น่าเชื่อถือมากนัก แต่ก็เป็นการทดลองที่น่าสนใจและน่าจะจุดประกายความคิดให้กับการทดลองอื่นตามมา อย่างน้อยที่สุด ข้อสรุปที่แม้ว่าจะไม้ได้ยืนยันตัวเลขการเปลี่ยนแปลงที่ชัดเจน แต่ก็ยืนยันได้ว่า การพิมพ์ข้อความระหว่างขับรถมีผลต่อการเกิดอุบัติเหตุอย่างแน่นอนครับ ^^

ที่มา: The effect of texting on Mario Kart performance, new study.

……….

1. เมื่อไรก็ตามที่หนุ่มเศรษฐศาสตร์เขาตัดสินใจที่จะคบกับคุณ จงมั่นใจได้เลยว่าคุณคือคนที่ทำให้อรรถประโยชน์ของเขาสูงที่สุดแน่นอน (Utility Maximization)

2. ก่อนที่เขาจะเลือกคุณ ขอให้รู้ว่าเขาได้วัดคุณภาพของคุณจากเกณฑ์มาตรฐานบางอย่าง (Relative Terms) เช่น Human Development Index หรือ World Competitiveness Indicator เรียบร้อยแล้ว นั่นย่อมหมายความว่า คุณผู้หญิงที่มีแฟนเป็นหนุ่มเศรษฐศาสตร์สบายใจได้เลยว่า คุณต้องมีคุณภาพสูงกว่าเกณฑ์เฉลี่ยของโลกแน่นอน

3. ไม่ว่าอุปสงค์ (Demand) ของคุณผู้หญิงจะสูงขนาดไหน เขาจะต้องหาทางเพิ่มอุปทาน (Supply) จนเข้าสู่ดุลยภาพ (Equilibrium) ให้ได้ (Equilibrium เกิดที่ Demand = Supply) เช่น ถ้าคุณผู้หญิงอยากได้ของขวัญสุดแพงในวันวาเลนไทน์ ไม่ว่ายังไง สุดท้ายแล้ว เขาก็จะหามาให้คุณจนได้ เพื่อทำให้ตลาดเข้าสู่ดุลยภาพ

4. เมื่อคุณเริ่มมีการเสื่อมค่า (Depreciation) เขาจะลงทุนเพิ่มขึ้น (Incremental Investment) จนกว่าคุณจะกลับสู่สภาพเดิม เช่น ถ้าคุณผู้หญิงรู้สึกเริ่มมีรอยตีนกาบนใบหน้า เขาพร้อมที่จะจ่ายเงินค่าฉีดโบท็อกซ์ให้คุณอย่างไม่ต้องสงสัย

5. เขามีวิธีเก็บข้อมูลพฤติกรรมของคุณอย่างเป็นระบบทางสถิติ (Statistical Tools) แล้วคาดการณ์พฤติกรรมของคุณดีที่สุดตามหลักการอย่างไม่ลำเอียง (Best Linear Unbiased Estimator (BLUE))

6. เขาอาจจะทำอะไรได้ดีกว่าที่คุณคาดหวังบ้าง แย่กว่าที่คุณคาดหวังบ้าง แต่ก็จงมั่นใจว่า ในระยะยาวแล้ว โดยเฉลี่ย สิ่งที่คุณได้รับจริง (actual Y: ) จะเท่ากับสิ่งที่คุณคาดหวัง (predicted Y: ) พอดี (Ordinary Least-squared: ) เช่น ถ้าแฟนของคุณจะไม่ได้พาคุณไปเดทในสถานที่สุดฮิตในวันวาเลนไทน์ ก็ไม่ต้องตกใจ เพราะคุณจะได้รับการชดเชยในวันอื่นที่ไม่มีใครเขาไปกันแทน

7. ตลอดเวลาที่อยู่ด้วยกัน เขาจะสังเกต (Observe) ปัจจัยกำหนดพฤติกรรมของคุณไปเรื่อยๆ ทั้งนี้เพื่อให้ R-squared สูงขึ้น นั่นย่อมหมายความว่า เขาจะทำนายพฤติกรรมของคุณได้แม่นยำมากขึ้นเมื่อเวลาผ่านไป

8. ถ้าคุณผู้หญิงไม่มีเวลาให้ แฟนของคุณก็สามารถสร้างหุ่นและตัวแบบจำลองขึ้นมาเองได้ (Dummies and Models) [อันนี้ไม่กล้าขยายความ]

“คู่กัน” (ที่มาของภาพ)

9. ยิ่งคุณผู้หญิงมีความยืดหยุ่นต่อตัวเขามากเท่าไหร่ (High Elasticity) คุณก็จะยิ่งเป็นสินค้าหรูหรามากเท่านั้น (Luxury Goods) เช่น ถ้าคุณผู้หญิงเป็นคนที่คอยตามใจเขา เขาก็จะคอยเรียกร้องหาคุณอยู่ตลอด ดังนั้น นิสัยการชอบตามใจแฟนของคุณผู้หญิงถือเป็นความได้เปรียบประการหนึ่ง

10. ถ้าคุณผู้หญิงกำลังอยู่ในช่วงตกต่ำของชีวิต (Great Depression) จงสบายใจว่าสิ่งแรกที่แฟนของคุณจะทำคือกระตุ้นการบริโภคของคุณโดยการใช้จ่ายเพิ่มขึ้น (Increase Spending) เช่น ในเวลาที่คุณกำลังเครียด แฟนของคุณย่อมยินดีที่จะเอาเงินให้คุณไปช็อปปิ้งเพื่อคลายความเครียด ซึ่งสอดคล้องกับนิสัยผู้หญิงอย่างคุณอยู่แล้ว

11. ถ้าคุณผู้หญิงมีกิ๊ก แล้วถูกจับได้ แฟนของคุณมีแนวโน้มที่จะให้อภัยได้ง่าย เพราะเขาเชื่อว่าการแข่งขันเป็นผลดีกับทุกฝ่าย (Competition increases welfare.) แต่แน่นอนว่า แฟนของคุณก็อาจจะมีกิ๊กได้ด้วยเช่นเดียวกัน

12. ถ้าแฟนของคุณจะมองสาวสวยบ้างในเวลาที่ไปเที่ยวกับคุณ ไม่ต้องต่อว่าเขา นั่นก็เพราะการมองเป็นแค่การบริโภคระยะสั้น (Consumption) แต่คุณต่างหากที่เป็นการลงทุนระยะยาว (Investment)

13. แฟนของคุณจะพยายามทำให้รายได้ของเขาเติบโตสูงอย่างต่อเนื่องเสมอ (Income Growth) รับประกันได้ว่าอยู่กับหนุ่มนักเศรษฐศาสตร์แล้วจะไม่จนแน่นอน [ยกเว้นคนเขียนกระมัง]

14. หากคุณผู้หญิงตกงาน แฟนของคุณจะยอมรับสภาพการว่างงานของคุณได้เป็นอย่างดี เนื่องจากเขาเข้าใจหลักของการว่างงานตามธรรมชาติ (Natural Unemployment) และที่สำคัญ คุณก็สามารถว่างงานตามธรรมชาติได้อย่างถาวรด้วย (Permanent Unemployment)

“คู่กัน” (ที่มาของภาพ)

15. แฟนของคุณสามารถจัดสรรแรงงานและเงินทุนที่มีอยู่ในครอบครัวให้เกิดรายได้สูงที่สุดได้ (Efficient Allocation) เพียงแต่แฟนนักเศรษฐศาสตร์แค่ไม่เคยเรียนว่าจะทำยังไงจึงจะเพิ่มเงินทุนของครอบครัวได้ ซึ่งที่จริงอันนี้สำคัญกว่า

16. คุณผู้หญิงจะได้ส่วนแบ่งรายได้ครึ่งหนึ่งของแฟนคุณเสมอตลอดเวลาที่คบกัน เพราะเขาไม่ต้องการให้เกิดการกระจายรายได้ที่ไม่เป็นธรรม (Income Inequality) แต่พึงสังวรด้วยว่า คุณก็จะไม่มีวันได้ถือเงินทั้งหมดของเขาเช่นกัน [ไม่รู้ดีไหมนะครับ]

17. แต่ในอีกด้านหนึ่ง แฟนของคุณจะแบ่งสรรหน้าที่ในบ้านให้คุณและตัวเขาเองอย่างครบถ้วน เพื่อป้องกันการเอาเปรียบซึ่งกันและกัน (Free Riders) เช่น งานบ้านทุกประเภทจะถูกกำหนดความรับผิดชอบของใครของมันไว้อย่างชัดเจนและเท่าเทียม

18. แฟนของคุณจะไม่ตำหนิ หากคุณจะเปลี่ยน iPhone ใหม่ทุกปี เพราะ Solow’s Growth Model บอกว่าการลงทุนในเทคโนโลยีเป็นปัจจัยสำคัญในการเติบโตของรายได้ในระยะยาว

19. เมื่อไรก็ตามที่มีปัญหากัน คุณผู้หญิงสามารถไปหาหมอดูได้อย่างสบายใจ เพราะนั่นคือการสนับสนุนให้มือที่มองไม่เห็น (Invisible Hands) จะเข้ามาจัดการปัญหาให้กลับสู่ภาวะปกติ

20. แม้ว่าจะมีเหตุผลมากมาย แต่ข้อนี้สำคัญที่สุด เพราะไม่ว่าจะเกิดอะไรขึ้นกับคุณ แฟนของคุณก็จะยังมองเห็นตัวตนที่แท้จริงของคุณเสมอ (: Fixed-point Theorem)

featured image from here.

……….

การพัฒนาของระบบสื่อสารยุคใหม่เชื่อมโลกให้มีความใกล้กันมากขึ้น โดยเฉพาะการขายเพลง (Music Trade) ที่คนในประเทศหนึ่งสามารถกดซื้อ(หรือฟัง)เพลงจากอีกประเทศหนึ่งได้อย่างง่ายดาย นี่ยังไม่นับว่าในปัจจุบัน สินค้าเพลงได้กลายเป็นสินค้าที่ไม่มีต้นทุนการขนส่ง(ผ่านเทปคาสเซ็ตต์หรือซีดี)อีกต่อไป

“Britney Spears หนึ่งในราชินีของอเมริกันป๊อป” (ที่มาของภาพ)

แล้วทำไมต้องสนใจสินค้าเพลง ทั้งนี้ก็เพราะสินค้าที่คล้ายกันอย่างภาพยนตร์นั้น แทบไม่ต้องตั้งคำถามเลยว่าสินค้าภาพยนตร์จาก Hollywood ทดแทนสินค้าภาพยนตร์ท้องถิ่นหรือไม่ กระทั่งในยุโรปอันเป็นที่รับรู้กันดีว่ามีความอนุรักษ์นิยมในชาติตนเองสูงมาก ยังถูกภาพยนตร์อเมริกันครองรายได้ไปถึงสองในสามของตลาด และตลาดเพลงอเมริกันนั้นมีขนาดใหญ่ถึงครึ่งหนึ่งของตลาดภาพยนตร์ในอเมริกันเสียด้วย

จากปี 2001 ถึง 2007 มีศิลปินอย่างน้อย 31 คนที่ขยับขึ้นชาร์ทเพลงฮิตมากกว่า 18 ประเทศในช่วงปีเดียวกัน และส่วนใหญ่เป็นศิลปินที่มาจากฝั่งอเมริกา (ดูตารางที่ ๑)

“ตารางที่ ๑ รายชื่อศิลปินที่ติดอันดับชาร์ทเพลงฮิตภายในปีเดียวกันมากกว่า 18 ประเทศ”

……….

Ferreira and Waldfogel (2010) ทำการศึกษาว่า การขยายตัวของ“อเมริกันป๊อป”ในประเทศต่างๆ นั้น เข้าไปทดแทนตลาดเพลงท้องถิ่นของประเทศนั้นๆ หรือไม่ พวกเขาใช้ข้อมูลจากชาร์ทเพลงฮิตของ 22 ประเทศ ซึ่งคิดเป็น 98% ของมูลค่าการค้าในตลาดเพลงทั้งโลก ตลอดช่วงปี 1960 ถึง 2007 นับจำนวนอันดับที่เอามาใช้ในการประมาณค่าสมการทั้งสิ้น 1,222,384 อันดับ (จำนวนเพลงจะน้อยกว่านี้เพราะมีการนับซ้ำเมื่อขึ้นชาร์ทต่างๆ ในคนละประเทศ)

อย่างไรก็ดี ในการประมาณค่า Ferreira and Waldfogel (2010) จำเป็นต้องใช้ยอดขายของเพลงแทนอันดับเพลง โดยพวกเขาทำการประมาณค่ายอดขายเพลงบนพื้นฐานสมการของ Chevalier and Goolsbee (2003) [แม้ว่าอาจจะมีข้อโต้แย้งถึงความไม่แม่นยำอยู่บ้างในประเด็นนี้ แต่ส่วนมากแล้วอันดับเพลงกับยอดขายจะมีความสัมพันธ์กันสูง]

ข้อมูลเบื้องต้นพบว่า ประเทศที่มีขนาดเศรษฐกิจใหญ่กว่าจะมีตลาดเพลงที่ใหญ่ตามไปด้วย โดยภาพที่ ๑ แกนนอนคือสัดส่วนของ GDP จาก 22 ประเทศตัวอย่าง และแกนตั้งคือสัดส่วนของมูลค่าการบริโภคเพลงจาก 22 ประเทศตัวอย่าง แสดงให้เห็นว่าทั้งสองข้อมูลนี้มีความสัมพันธ์เป็นบวก

“ภาพที่ ๑ ความสัมพันธ์ระหว่างสัดส่วนของขนาดเศรษฐกิจและสัดส่วนของมูลค่าตลาดเพลง”

รูปที่ ๒ แกนนอนคือสัดส่วนของ GDP จาก 22 ประเทศตัวอย่าง และแกนตั้งคือสัดส่วนของมูลค่าการค้าเพลงจาก 22 ประเทศตัวอย่าง แสดงให้เห็นอย่างหยาบๆ ว่ามีความสัมพันธ์ในทางบวกเช่นกัน นั่นคือ ประเทศที่มีขนาดใหญ่มีแนวโน้มจะทำการค้าเพลงมากขึ้น อย่างไรก็ดี ประเทศที่อยู่เหนือเส้นทะแยงมุม ซึ่งหมายถึงประเทศที่มีสัดส่วนการค้าเพลงมากกว่าสัดส่วน GDP นั้นล้วนแต่เป็นประเทศที่ใช้ภาษาอังกฤษ ได้แก่ USA UK Canada Sweden Finland และ Netherlands ขณะที่ญี่ปุ่นซึ่งเป็นประเทศที่มีขนาดของตลาดเพลงใหญ่มากๆ กลับแทบไม่มีการค้าเพลงเลย

“ภาพที่ ๒ ความสัมพันธ์ระหว่างสัดส่วนของขนาดเศรษฐกิจและสัดส่วนของมูลค่าการค้าเพลง “

……….

Ferreira and Waldfogel (2010) ใช้แบบจำลอง Gravity ซึ่งเป็นที่นิยมในการวิเคราะห์การค้าสินค้าทั่วไป โดยปัจจัยกำหนดการค้าเพลงของสองประเทศขึ้นอยู่กับระยะทาง (Distance) ซึ่งสะท้อนถึงความแตกต่างทางวัฒนธรรมด้วย ความเหมือนกันของภาษา (Language) ถ้าเป็นภาษาเดียวกันก็จะค้ากันได้ง่ายขึ้น และความชอบเพลงท้องถิ่น (Home Market Bias) ซึ่งวัดจากส่วนต่างระหว่างสัดส่วนของมูลค่าการบริโภคเพลงกับสัดส่วนของมูลค่าการค้าเพลงในประเทศนั้นๆ เช่น ญี่ปุ่นเป็นประเทศที่มีตลาดเพลงใหญ่มาก แต่กลับมีมูลค่าการค้าเพลงกับโลกน้อย แสดงว่าตลาดญี่ปุ่นผลิตเองขายเองเป็นหลัก

“iTunes หนึ่งในช่องทางการค้าขนาดใหญ่ของอเมริกันป๊อป” (ที่มาของภาพ)

ผลการประมาณค่าแสดงได้ตามตารางที่ ๒ พบว่าประเทศที่อยู่ห่างกันมากขึ้น (วัฒนธรรมต่างกัน) จะมียอดขายเพลงต่อกันน้อยลง ภาษาเดียวกันทำให้ยอดขายเพลงมากขึ้นค่อนข้างมาก แสดงให้เห็นว่าภาษาเป็นอุปสรรคของการค้าเพลงที่าำคัญ แต่ที่น่าสนใจก็คือ มูลค่าการค้าเพลงท้องถิ่นจะเพิ่มสูงขึ้นอย่างรวดเร็ว และเร็วกว่าการเพิ่มขึ้นของมูลค่าตลาดเพลงในประเทศนั้นๆ ด้วย นั่นย่อมหมายความว่า อเมริกันป๊อป(หรือเพลงป๊อปของชาติอื่นๆ)ไม่อาจทดแทนตลาดเพลงท้องถิ่นได้

“ตารางที่ ๒ ผลการประมาณค่าโดยแบบจำลอง Gravity”

บทความยังทำการแยกวิเคราะห์ในช่วงทศวรรษต่างๆ กันตั้งแต่ปี 1960s ถึงปัจจุบัน ซึ่งพบว่าตั้งแต่ทศวรรษ 1970s เป็นต้นมา ผลที่ได้ก็ไม่ต่างกันมากนัก (ดูตารางที่ ๓)

“ตารางที่ ๓ ผลการประมาณค่าโดยแบบจำลอง Gravity จำแนกตามรายทศวรรษ”

……….

กล่าวโดยสรุปก็คือ ตลาดเพลงในโลกมีการเติบโตสูงขึ้นมากในระยะเวลาที่ผ่านมา แม้ว่าอเมริกันป๊อปจะมีการขยายตัวสูงขึ้นด้วยเช่นกัน แต่หากพิจารณาในรายประเทศแล้ว ตลาดเพลงท้องถิ่นนั้นมีการขยายตัวสูงกว่าเพลงต่างชาติที่เข้าไปขายในประเทศนั้นๆ อยู่ดี นั่นจึงอาจกล่าวได้ว่าอเมริกันป๊อปและเพลงต่างชาติสามารถทดแทนเพลงท้องถิ่นได้อย่างจำกัด และเป็นเช่นนี้มาเป็นช่วงระยะเวลาหนึ่งแล้ว

อย่างไรก็ดี งานศึกษาชิ้นนี้แยกประเภทของเพลงท้องถิ่นจากสัญชาติของนักร้องเป็นหลัก จึงไม่ได้กล่าวถึงว่าอเมริกันป๊อปอาจเข้าไปแทรกตัวอยู่ในทำนองหรือดนตรีของชาตินั้นๆ และการที่บทเพลงของบางประเทศสามารถส่งออกได้ก็เพราะมาในแนวของอเมริกันป๊อปไม่ใช่แนวของท้องถิ่นเช่นกัน บทบาทของอเมริกันป๊อปจึงอาจต่ำกว่าที่ควรจะเป็นก็เป็นได้ รวมทั้งยังสามารถตีความคำว่าแย่งตลาดในความหมายที่แตกต่างกันได้ ซึ่งอาจเป็นข้อวิจารณ์ของงานชิ้นนี้ได้

สุดท้ายก็ขอให้เพื่อนๆ ฟังเพลงที่ชอบและมีความสุขกับเพลงที่ฟังละกันครับ ขอจบแบบห้วนๆ อย่างนี้ล่ะครับ ^^

ที่มา: Fernando Ferreira & Joel Waldfogel, 2010. “Pop Internationalism: Has A Half Century of World Music Trade Displaced Local Culture?,” NBER Working Papers 15964, National Bureau of Economic Research, Inc.

featured image from here

……….

คำว่า “เมียฝรั่ง” เป็นคำเรียกติดปากของคนชนบทสำหรับผู้หญิงที่แต่งงานกับชายชาวตะวันตก ในความหมายเดียวกันกับสิ่งที่วิชาการเรียกว่า “การแต่งงานข้ามวัฒนธรรม” (Cross-culture Marriage) ที่พบเห็นได้ทั่วไป โดยเฉพาะในภาคตะวันออกเฉียงเหนือของไทย [อันที่จริง ผู้หญิงไทยทางภาคตะวันออกเฉียงเหนืออาจจะมีการแต่งงานข้ามวัฒนธรรมกับหลายชาติ แต่ส่วนใหญ่เป็นชาวตะวันตก จึงใช้คำว่าเมียฝรั่ง เพื่อให้ง่ายต่อการเรียกขานกันเท่านั้น]

ข้อมูลจากการสำรวจภาคสนามของสํานักงานคณะกรรมการพัฒนาการเศรษฐกิจและสังคมแห่งชาติ สํานักงานภาคตะวันออกเฉียงเหนือ (2546) พบว่า มีหญิงไทยที่สมรส (อยู่กิน) กับชาวต่างชาติในภาคอีสานทั้งหมดสูงถึง 19,594 คน โดยในจํานวนนี้ สามจังหวัดแรกที่มีจํานวนคู่สมรสมากที่สุดได้แก่ นครราชสีมา ขอนแก่น และอุดรธานี ซึ่งคิดเป็นร้อยละ 21 12 และ 11 ตามลําดับ

นอกจากนี้ จำนวนการแต่งงานข้ามวัฒนธรรมยังมีแนวโน้มเพิ่มสูงขึ้นอย่างต่อเนื่อง จากการที่สังคมชนบทให้การสนับสนุนลูกหลานของตนเองไปแต่งงานกับชาวต่างชาติมากขึ้น ซึ่งหากฝ่ายหญิงมีญาติที่เคยแต่งงานกับชาวต่างชาติมาแล้ว ก็จะพยายามแนะนําให้ญาติพี่น้องของตนเองได้รู้จักกับญาติของสามีที่เป็นชาวต่างชาติ เพื่อเปิดโอกาสให้ทั้งสองฝ่ายรู้จักกันมากขึ้น รวมทั้งพ่อและแม่ของฝ่ายหญิงก็ให้การสนับสนุน เพราะมองว่าการแต่งงานดังกล่าวจะช่วยให้ฐานะของครอบครัวดีขึ้น

อย่างไรก็ดี หลังจากที่หญิงไทย(ในเขตภาคตะวันออกเฉียงเหนือ)ได้แต่งงาน/สมรสกับชาวต่างชาติแล้ว วิถีชีวิตและความเป็นอยู่ของกลุ่มดังกล่าวนั้นได้เปลี่ยนแปลงไปอย่างน้อยสองด้านใหญ่ๆ

หนึ่ง ด้านการเปลี่ยนแปลงทางสังคมและวัฒนธรรม ผู้หญิงที่แต่งงานกับชาวต่างชาติมักได้รับการคาดหวังจากสังคมในท้องถิ่นค่อนข้างสูงว่าจะสามารถเป็นผู้นําในการบริจาคเงินเพื่อช่วยเหลือชุมชนได้เป็นจํานวนมาก ไม่ว่าจะเป็นการบริจาคเงินเพื่อสร้างวัด สร้างโรงเรียน หรือทําบุญในโอกาสต่างๆ

สอง ด้านเศรษฐกิจ จากการศึกษาพบว่าผู้หญิงส่วนใหญ่ซึ่งได้แต่งงานกับชาวต่างชาตินั้นมักจะเคยผ่านการหย่าร้างมาแล้ว ซึ่งเป็นผลทําให้ตนเองต้องแบกรับภาระในการเลี้ยงดูบุตรและพ่อแม่ของตนเอง ด้วยเหตุผลดังกล่าว ผู้หญิงหลายคนจึงตัดสินใจแต่งงานกับชาวต่างชาติเพื่อให้ฐานะทางเศรษฐกิจของตนเองดีขึ้น โดยผู้หญิงเหล่านี้จะโอนเงินกลับมาให้กับทางบ้านเพื่อเป็นค่าใช้จ่ายประมาณเดือนละ 9,600 บาท

“ภาพโฆษณาชักชวนการมีคู่แต่งงานของคนไทยกับชาวตะวันตก” (ที่มาของภาพ)

ผู้หญิงที่แต่งงานกับชาวต่างชาติเหล่านี้มักจะเดินทางกลับมาเยี่ยมพ่อแม่และญาติพี่น้องในประเทศไทยเป็นประจําปีละครั้ง มีระยะเวลาพักอยู่ในประเทศไทยโดยเฉลี่ยประมาณ 1 เดือน ซึ่งในช่วงเวลาที่คู่สมรสพักอาศัยในประเทศไทยก็ได้มีการใช้จ่ายเพื่อการอุปโภคบริโภคและการท่องเที่ยว โดยมักเดินทางไปท่องเที่ยวพร้อมกับพ่อแม่ของฝ่ายหญิง ซึ่งสถานที่ท่องเที่ยวที่นิยมเดินทางไปมากที่สุด ได้แก่ พัทยา ภูเก็ตและเชียงใหม่ ทั้งนี้ค่าใช้จ่ายเฉลี่ยอยู่ที่เดือนละประมาณ 126,000 บาทต่อครอบครัว

……….

เมื่อเป็นเช่นนี้ ประเด็นที่น่าสนใจก็คือแล้วค่าใช้จ่ายต่างๆ ดังกล่าวที่ว่านั้นก่อให้เกิดผลกระทบต่อระบบเศรษฐกิจของภาคอีสานในสาขาการผลิตใดและเป็นมูลค่าเท่าไหร่

วิไลวรรณ (2551) ทำการศึกษาผลกระทบทางเศรษฐกิจที่เกิดขึ้นในภาคตะวันออกเฉียงเหนืออันเกิดจากการใช้จ่ายของคู่สมรสชาวต่างชาติที่เดินทางเข้ามาท่องเที่ยวหรือตั้งถิ่นฐานในเขตภาคตะวันออกเฉียงเหนือต่อรายได้ของภาคตะวันออกเฉียงเหนือ โดยการวิเคราะห์อาศัยแบบจําลองปัจจัยการผลิต–ผลผลิต (Input-Output Table)

วิไลวรรณ (2551) ทำการปรับปรุงตารางปัจจัยการผลิต–ผลผลิตของประเทศไทย ด้วยการตัดทอนสาขาเศรษฐกิจที่ไม่มีการผลิตในภาคตะวันออกเฉียงเหนือออกไปให้เหลือเพียง 16 สาขาเศรษฐกิจ จากนั้นทำการรวมสาขาเศรษฐกิจบางสาขาเข้าไว้ด้วยกัน เพื่อให้เหลือสาขาเศรษฐกิจที่ต้องการจะศึกษาเพียง 16 สาขาเป็นแบบจําลองปัจจัยการผลิต-ผลผลิตของภาคตะวันออกเฉียงเหนือ โดยใช้ค่าสัมประสิทธิ์ Cross- Industry Location Quotient (SLQ)

อุปสงค์ขั้นสุดท้ายที่นำมาใช้ในการคํานวณคือ ค่าใช้จ่ายของคู่สมรสชาวต่างชาติในเขตพื้นที่ภาคตะวันออกเฉียงเหนือจากการสํารวจของสํานักงานคณะกรรมการพัฒนาการเศรษฐกิจและสังคมแห่งชาติ สำนักงานภาคตะวันออกเฉียงเหนือ อันประกอบด้วยค่าใช้จ่ายในการท่องเที่ยว ค่าใช้จ่ายในการเดินทางกลับประเทศ ค่าอาหาร ค่าเสื้อผ้า ค่าพาหนะเดินทางไปที่ต่างๆ ค่าของใช้ส่วนตัว ค่าใช้จ่ายอื่นๆ โดยเมื่อจำแนกไปเป็นสาขาเศรษฐกิจตามตารางปัจจัยการผลิต-ผลผลิตจะได้ดังตารางท่ี ๑

“ตารางที่ ๑ ตารางแสดงค่าใช้จ่ายที่เกิดจากการใช้จ่ายของคู่สมรสชาวต่างชาติในเขตพื้นที่ภาคตะวันออกเฉียงเหนือที่กระทบต่อสาขาเศรษฐกิจต่างๆ (บาท)”

……….

ผลการศึกษาโดยใช้ปัจจัยการผลิต-ผลผลิต พบว่า การใช้จ่ายของคู่สมรสชาวต่างชาตินั้นเป็นผลทําให้ผลผลิตมวลรวมของภาคอีสานในสาขาเศรษฐกิจต่างๆ เปลี่ยนแปลงเพิ่มขึ้นรวมทั้งสิ้นกว่า 8,666 ล้านบาท โดยสาขาเศรษฐกิจที่เกิดผลิตภัณฑ์มวลรวม มากที่สุด 5 สาขาแรก ได้แก่ 1. สาขาการขายส่ง การขายปลีก การซ่อมแซมยานยนต์ จักรยานยนต์ ของใช้ส่วนบุคคลและของใช้ในครัวเรือน 2. สาขาตัวกลางทางการเงิน 3. สาขาการขนส่ง สถานท่ีเก็บสินค้าและการคมนาคม 4. สาขาการโรงแรมและภัตตาคาร 5. สาขาลูกจ้างในครัวเรือนส่วนบุคคล ตามตารางที่ ๒

“ตารางที่ ๒ ตารางแสดงผลผลกระทบที่เกิดขึ้นจากการใช้จ่ายของคู่สมรสชาวต่างชาติต่อรายได้ (บาท)”

นอกจากผลกระทบทางตรง (Direct Effect) ตามที่ได้กล่าวไปแล้ว วิไลวรรณ (2551) ยังพิจารณาถึงผลกระทบทางอ้อม (Indirect Effect) อันเกิดจากการขยายตัวของอุตสาหกรรมที่มาจากการขยายตัวของความต้องการจากผู้ผลิตในสาขาเศรษฐกิจนั้นๆ และผลกระทบชักนํา (Induced Effect) อันเกิดจากการขยายตัวของอุตสาหกรรมที่มาจากการขยายตัวของความต้องการจากแรงงานในสาขาเศรษฐกิจนั้นๆ ด้วย โดยความต้องการในสินค้าและบริการที่เพิ่มขึ้นทางตรงยังก่อให้เกิดผลกระทบทางอ้อมต่อทั้งรายได้และผลผลิตอีกรอบเป็นจํานวน 355,210 และ 982,726 ล้านบาท ตามลําดับ ส่วนผลกระทบชักนําเนื่องจากการที่แรงงานมีรายได้เพิ่มขึ้นและนํารายได้จํานวนดังกล่าวมาใช้จ่ายมากขึ้นนั้น พบว่าเกิดผลต่อรายได้เพิ่มขึ้น 2,377 ล้านบาท และความต้องการในผลผลิตเพิ่มขึ้น 3,901 ล้านบาท ตามตารางที่ ๓

“ตารางที่ ๓ ตารางรวมผลกระทบที่เกิดขึ้นจากการใช้จ่ายของคู่สมรสชาวต่างชาติ”

……….

กล่าวโดยสรุปก็คือ การสมรสข้ามวัฒนธรรมของผู้หญิงไทยในเขตภาคอีสานนั้นส่งผลให้เกิดมูลค่าทางเศรษฐกิจโดยตรงและต่อเนื่องไปยังสาขาการผลิตอื่นๆ ด้วยมูลค่าที่สูงถึงกว่า 1 หมื่นล้านบาท แม้ว่าบทความนี้จะถูกตีพิมพ์มาเป็นเวลาหนึ่งแล้ว แต่หัวข้อและวิธีคิดน่าจะทำให้คนที่สนใจเรื่องนี้นำไปประยุกต์ใช้และคิดต่อจากการวิเคราะห์ของบทความนี้ได้นะครับ ^^

ที่มา: วิไลวรรณ เที่ยงตรง (2551) “ผลกระทบของคู่สมรสชาวต่างชาติที่มีต่อเศรษฐกิจอีสาน” มนุษยศาสตร์สังคมศาสตร์ วารสารคณะมนุษยศาสตร์และสังคมศาสตร์ มหาวิทยาลัยขอนแก่น ปีที่ 25 ฉบับที่ 1 มกราคม – เมษายน 2551.

featured image from here

……….

[เสด-ถะ-สาด].com ขอนำเสนอบทความของ James Heckman (2010) นักเศรษฐศาสตร์รางวัลโนเบล เกี่ยวกับการประมาณการทัศนคติของพระเจ้าที่มีต่อมนุษย์ โดยใช้ข้อมูลเกี่ยวกับการสวดมนต์มาเป็นปัจจัยกำหนด เรื่องนี้อ่านแล้วนึกถึงอีกบทความหนึ่งของ Paul Krugman เรื่อง “การค้าระหว่างดวงดาว”จะเกิดได้จริงหรือไม่ในทางเศรษฐศาสตร์? เหมือนกันนะครับ ^^

อย่างไรก็ดี บทความนี้อาจจะสั้นๆ ห้วนๆ ทั้งนี้ก็เพราะ Heckman (2010) เขียนเรื่องนี้ไว้ไม่ถึงหนึ่งหน้าเนื้อหา (ไม่รวมตารางและกราฟ) เพียงแต่ [เสด-ถะ-สาด].com เห็นว่าเป็นเรื่องที่น่าสนใจและน่าจะนำไปต่อยอดได้ครับ

“ภาพวาดฝาผนังในพิพิธภัณฑ์วาติกันที่แสดงให้เห็นว่าโลกมนุษย์กับสวรรค์ห่างกันแค่เพียงปลายนิ้ว” (ที่มาของภาพ)

Heckman (2010) ใช้ข้อมูลจากการสำรวจของ National Opinion Research Center เกี่ยวกับเรื่องทัศนคติทางด้านศาสนา และใช้วิธีวิเคราะห์ในแบบเดียวกับ Singh (1977) โดยกำหนดให้ Y คือทัศนคติของพระเจ้าที่มีต่อมนุษยชาติ มีค่าอยู่ระหว่าง 0 ถึง 1 X คือความหนาแน่นของจำนวนผู้สวดมนต์เมื่อเปรียบเทียบกับจำนวนประชากร มีค่าอยู่ระหว่าง 0 ถึง 1 เช่นกัน คือฟังก์ชันความหนาแน่นของประชากรผู้สวดมนต์ (Population Density of Prayer) [Heckman (2010) อ้างว่าเอาฟังก์ชันนี้มาจาก Greeley, A. M. (1972). Unsecular man: The persistence of religion. New York: Schocken Books. แต่ [เสด-ถะ-สาด].com ไม่สามารถหาหนังสือเล่มนี้ได้จริงๆ เลยไม่สามารถบอกได้ว่าฟังก์ชันหน้าตาเป็นอย่างไร]

……….

การที่คนจะสวดมนต์มากหรือน้อยนั้น ขึ้นอยู่กับศรัทธาที่มีต่อพระเจ้า ดังนั้น ฟังก์ชันความหนาแน่นของการสวดมนต์ย่อมอยู่ที่เงื่อนไขของทัศนคติของพระเจ้าด้วย (Conditional Density of X given Y) แสดงได้ว่า โดย เป็นฟังก์ชันที่ไม่รู้รูปแบบ

อย่างไรก็ดี จะทำให้เราสามารถประมาณค่าสมการทัศนคติของพระเจ้า (Y) ที่เกิดจากความหนาแน่นของการสวดมนต์แต่ละระดับ (X=x) จากฟังก์ชันความหนาแน่นของประชากรผู้สวดมนต์ของ Greeley ซึ้่งมีข้อมูลของฟังก์ชันนี้ว่า คนส่วนใหญ่มีสองจำพวกคือไม่สวดมนต์เลย และสวดมนต์เยอะมากๆ และจากข้อมูลของ Greeley ช่วยให้เราได้ข้อสรุปตามความหนาแน่นของการสวดมนต์ในแต่ละช่วง ดังตารางที่ ๑ และรูปที่ ๑

“ตารางที่ ๑ ผลการประมาณค่าสมการในแต่ละช่วง”

“ภาพที่ ๑ ผลการประมาณค่าสมการในแต่ละช่วง”

……….

ข้อสรุปของเรื่องนี้ก็คือ ถ้าคุณไม่สวดมนต์เลย คุณก็จะได้รับความเห็นใจจากพระเจ้าตามมีตามเกิด (เพียงเล็กน้อยตามหน้าที่ของพระเจ้า) ขณะที่ถ้าคุณสวดมนต์มากก็จะได้รับความเห็นใจจากพระเจ้ามากเช่นกัน ในส่วนของการสวดมนต์เพียงเล็กน้อยนั้น จะไม่ได้รับความเห็นใจจากพระเจ้า และอาจเสียเวลาเปล่าๆ (ผลที่ได้มีค่าเป็นลบ)

อย่างไรก็ดี ข้อสรุปของประเด็นนี้ไม่ได้รับคำอธิบายมากนักจาก Heckman (2010) ว่าทำไมการสวดมนต์น้อยจึงทำให้สถานการณ์แย่กว่าการไม่สวดมนต์เลย ทั้งนี้ก็เพราะ Heckman (2010) ต้องการชี้ให้เห็นคุณูปการของการคำนวณทางสถิติที่เราสามารถประมาณการตัวแปรบางประเภทที่ไม่อาจมองเห็นได้ด้วยตัวแปรที่มองเห็นได้ เขายังเสนอด้วยว่า เทคนิคนี้สามารถนำไปประมาณการความสัมพันธ์ระหว่างรายได้กับความสุข หรือความสัมพันธ์ระหว่างความไม่เท่าเทียมกันของรายได้กับคุณภาพของประชาธิปไตยได้ด้วย

ที่มา:
James Heckman, 2010. “The Effect Of Prayer On God’S Attitude Toward Mankind,” Economic Inquiry, Western Economic Association International, vol. 48(1), pages 234-235, 01.

featured image from here

……….

ก่อนอื่นต้องขอโทษที่หายไปนาน เริ่มมาจากงานที่ยุ่ง แล้วตามมาด้วยอาการป่วย ถึงตอนนี้ [เสด-ถะ-สาด].com ก็(หวังว่า)พร้อมจะกลับมารับใช้เพื่อนๆ ทุกคนเช่นเดิม หวังว่าเพื่อนๆ จะยังไม่ลืมกันไปนะครับ ^^

เนื่องในโอกาสวันแห่งความรักที่จะมาถึง [เสด-ถะ-สาด].com ก็ขอเกาะกระแสเรื่องความรักเหมือนๆ คนอื่นกันบ้าง แต่เนื่องจากงานศึกษาที่เกี่ยวกับความรัก เพื่อนๆ คงได้เห็นกันเยอะแล้ว จึงขอนำเอาเรื่องการเลิกกันมาให้อ่านบ้าง อย่างน้อยในอีกมุมหนึ่งมันก็ช่วยการคัดเลือกคนรักของเราเช่นกัน

Kippen, Chapman and Yu (2010) ได้ทำการศึกษาเรื่องนี้ ในประเด็นที่ว่า ลักษณะของชายหญิงแบบไหนที่คู่แต่งงานมีโอกาสหย่าร้างกันมากกว่าปกติ ซึ่งในอีกทางหนึ่งก็จะทำให้เราเข้าใจได้ด้วยว่า ลักษณะของชายหญิงแบบไหนที่มีโอกาสเป็นเนื้อคู่และแต่งงานกันอย่างมีความสุข

พวกเขาใช้ข้อมูลของประเทศออสเตรเลีย จาก Household, Income and Labour Dynamics in Australia Survey (HILDA) จำนวน 7,682 ครัวเรือน ในช่วงปี 2001-2007 โดยได้ข้อมูลคู่ชายหญิงที่แต่งงานหรือใช้ชีวิตอยู่ร่วมกัน จำนวน 2,482 คู่ อายุไม่เกิน 58 ปี ภายในช่วง 7 ปีดังกล่าว มีคู่ที่หย่าร้าง แยกทางกันหรือแยกกันอยู่ จำนวน 10.7% (ในงานวิจัยได้แสดงความเห็นว่าอาจจะมีความลำเอียงของข้อมูล (Biasedness) อยู่ด้วย เนื่องจากพอเอาเข้าจริงแล้ว คนที่แยกทางกันหรือแยกกันอยู่จำนวนหนึ่งอาจไม่ได้ตอบว่าได้แยกทางกันหรือแยกกันอยู่แล้ว)

“เมื่อต้องแยกทางกัน” (ที่มาของภาพ)

……….

Kippen, Chapman and Yu (2010) ใช้แบบจำลอง Cox Proportional Hazards ซึ่งเป็นรูปแบบหนึ่งของ Hazard Model เพื่อประมาณช่วงระยะเวลาของชีวิตสมรสจนถึงสิ้นสุดลง ซึ่งมีรูปแบบสมการคือ

โดย คือความไม่แน่นอนที่จะเกิดการหย่าหรือแยกกันอยู่ของคู่แต่งงานที่ i ในช่วงเวลา t คือ คุณลักษณะส่วนตัวของคู่แต่งงาน คือ ชุดของค่าสัมประสิทธิ์ และ คือ ค่าตั้งต้นของความไม่แน่นอนที่จะเกิดการหย่าหรือแยกกันอยู่ โดยมีค่าเท่ากับศูนย์ในทุกคู่

งานวิจัยจำแนกปัจจัยที่มีผลต่อโอกาสในการหย่าร้างของคู่แต่งงานออกเป็นสามกลุ่ม ได้แก่ คุณลักษณะเฉพาะของแต่ละบุคคล เช่น สัญชาติ อายุหรือความต้องการมีบุตร ปัจจัยทางเศรษฐกิจสังคม เช่น การศึกษา รายได้หรือสถานภาพการทำงาน และปัจจัยเกี่ยวกับชีวิตสมรส เช่น พ่อและแม่ของพวกเขาเคยหย่าร้างหรือไม่ จำนวนครั้งที่เคยแต่งงานมาก่อน มีบุตรหรือไม่ เป็นต้น

……….

ผลการประมาณค่าแสดงได้ตามตารางที่ ๑ ซึ่งข้อสรุปหลักๆ พบว่า คู่แต่งงานจะมีโอกาสหย่าร้างกันมากขึ้น(มาก) หาก

• คู่แต่งงานที่มีอายุห่างกันเกิน 9 ปี
• แต่งงานเมื่อสามีมีอายุน้อยกว่า 25 ปี
• ฝ่ายใดฝ่ายหนึ่งสูบบุหรี่ แต่อีกฝ่ายไม่สูบ
• ผู้หญิงดื่มเหล้ามากกว่าผู้ชาย
• ตัวของพวกเขาเคยผ่านการแต่งงานมาก่อน
• พ่อหรือแม่ของพวกเขาเคยหย่าร้างกันมาก่อน
• สามีตกงาน
• ผู้หญิงอยากมีลูก(จำนวน)มากกว่าที่ผู้ชายอยากมี
• ไม่มีลูกด้วยกัน

ขณะที่สัญชาติหรือประเทศที่เกิด ศาสนา และการศึกษาของภรรยาไม่มีผลต่อการหย่าร้าง แต่หากระดับการศึกษาใกล้เคียงกันก็จะอยู่กันได้ยืดกว่า

“ตารางที่ ๑ ผลการประมาณค่าสมการ”

“ตารางที่ ๑ (ต่อ) ผลการประมาณค่าสมการ”

……….

แม้ว่ารายละเอียดของโอกาสหย่าร้างหรือแยกทางกันจะดูหยุมหยิมจนน่ากังวล แต่ต้องไม่ลืมว่าในจำนวนคู่แต่งงานทั้งหมดนั้น มีเพียงร้อยละ 10.7 เท่านั้นที่หย่าร้างหรือแยกทางกันจริง ซึ่งไม่ได้มากเลย

นอกจากนี้ โอกาสของการหย่าร้างหรือแยกทางกันไม่ได้เท่ากันตลอดทั้งช่วงการแต่งงาน Kippen, Chapman and Yu (2010) ยังประมาณการเพิ่มเติมและพบว่า โอกาสของการหย่าร้างหรือแยกทางกันจะสูงที่สุดในช่วงปีที่ห้าของการแต่งงาน จากนั้นจะค่อยๆ ลดลง และสูงขึ้นอีกครั้งประมาณปีที่ 20 แล้วจะลดลงอย่างมากในเวลาต่อมา (ดูรูปที่ ๑)

“รูปที่ ๑ โอกาสหย่าร้างในช่วงอายุการแต่งงานต่างๆ”

ประเด็นนี้แสดงให้เห็นว่า หากคู่แต่งงานมีความอดทนต่อการใช้ชีวิตร่วมกัน และผ่านอุปสรรคอันหนักหนาสาหัสประมาณสองครั้ง พวกเขาก็จะได้อยู่ร่วมกันตลอดไป

……….

สุดท้ายนี้ [เสด-ถะ-สาด].com ก็หวังว่าเพื่อนๆ หลายคนที่ชอบไปทำนายเนื้อคู่ว่าจะได้คนแบบไหนมาแต่งงานด้วย ตอนนี้สถิติและแบบจำลองบอกเราแล้วว่า คู่แบบไหนที่น่าจะมีโอกาสอยู่รอดมากที่สุด ซึ่งไม่ได้หมายความว่าทุกคู่ต้องเลือกเหมือนกันหมด เพียงแต่น่าจะเป็นจุดเริ่มต้นของงานวิชาการสำหรับใครหลายคนที่เปลี่ยนจากวิจัยจุดเริ่มของความรักมาเป็นจุดจบของความรักดูบ้าง

สุขสันต์วันแห่งความรักครับ

ที่มา:
Rebecca Kippen & Bruce Chapman & Peng Yu, 2010. “What’s love got to do with it? Homogamy and dyadic approaches to understanding marital instability,” CEPR Discussion Papers 631, Centre for Economic Policy Research, Research School of Economics, Australian National University.

featured image from here

……….

ช่วงเทศกาลเป็นช่วงเวลาที่หลายคนเลือกซื้อของขวัญให้กับคนรอบๆ ตัว เพื่อเป็นการแสดงความรัก แสดงความใส่ใจ หรือแม้แต่เพื่อส่งสัญญาณว่ารู้ใจ (Signalling) ทั้งๆ ที่ในความเป็นจริงแล้ว การให้ของขวัญกลับก่อให้เกิดผลเสียต่อระบบเศรษฐกิจมากกว่าผลได้ผ่าน Deadweight Loss ทั้งนี้ก็เพราะมูลค่าของขวัญในความรู้สึกของผู้รับ (Willingness to Accept) มักจะต่ำกว่าราคาของขวัญจริงๆ ที่ผู้ให้เป็นคนซื้อ (Price) (อ่านเพิ่มเติมจาก “การให้ของขวัญ” เป็นผลดีต่อระบบเศรษฐกิจหรือไม่?)

ในหนังสือ Scroogenomics ของ Joel Waldfogel ได้ชี้ให้เห็นว่า จากมูลค่ารายจ่าย 65 ล้านเหรียญสหรัฐฯ ในการซื้อของขวัญปีใหม่ของชาวอเมริกัน จะก่อให้เกิดผลเสียต่อระบบเศรษฐกิจประมาณ 13 ล้านเหรียญสหรัฐฯ หรือประมาณ 20% ผ่านทาง Deadweight Loss ที่ว่ามา โดย Waldfogel เรียกมันว่า “มหกรรมลดค่าสินค้า” (The Orgy of Value Destruction)

“หน้าปกหนังสือ Scroogenomics”

อย่างไรก็ตาม เมื่อถึงเทศกาล เราเองก็อาจมีความจำเป็นที่จะต้องซื้อของขวัญเช่นกัน ทั้งนี้ก็เพราะโอกาสที่จะได้แสดงความมีมิตรไมตรีที่ดีไม่ได้มีบ่อยครั้ง เมื่อมีโอกาสก็ต้องรีบทำ เพราะความสัมพันธ์ในภายภาคหน้าอาจสำคัญกว่า รวมถึง บางครั้งก็จำเป็นต้องให้กลับคืนที่ครั้งหนึ่งเคยได้เป็นผู้รับมาก่อนด้วย

แล้วเราจะเลือกซื้อของขวัญอย่างไรให้ “อุ่นใจผู้ให้ ถูกใจผู้รับ” มากที่สุด เพราะถ้าเลือกซื้อได้ตามนี้แล้ว มูลค่าของขวัญในความรู้สึกของผู้รับ (Willingness to Accept) อาจจะสูงกว่าหรืออย่างน้อยก็ใกล้เคียงกับราคาของขวัญจริงๆ ที่ผู้ให้เป็นคนซื้อ (Price) ซึ่งจะทำให้ Deadweight Loss ของสังคมลดลง เท่ากับเป็นการช่วยเหลือสังคมไปในตัวด้วย

……….

Waldfogel ในฐานะนักเศรษฐศาสตร์พฤติกรรมที่เน้นศึกษากระบวนการตัดสินใจที่ผิดพลาดของมนุษย์ (Human Error) ทำการต่อยอดจากข้อเท็จจริงทางวิชาการที่ว่า “คนเราตัดสินใจเลือกทางเลือกที่ดีที่สุดให้กับตนเองเสมอ แต่กระบวนการเดียวกลับจะไม่ส่งผลให้เลือกทางเลือกที่ดีที่สุดสำหรับคนอื่นเสมอไป” มาเป็นข้อควรระวัง 6 ประการในการเลือกซื้อของขวัญเพื่อให้ช่วงเวลาพิเศษเป็นช่วงที่ดีที่สุดจริงๆ

1. ระวังการคิดเข้าข้างตัวเอง (Egocentric Bias): คนเรามักคิดเอาเองว่าสิ่งที่เราชื่นชอบนั้น คนส่วนใหญ่ก็ชอบเหมือนๆ (หรือคล้ายๆ) กับเรา ซึ่งมันเป็นการอุปมานที่เกินจริง (Exaggerate) ต่อความชอบของคนอื่น เช่น ถ้าเราชอบภาพยนตร์เรื่อง Twilight เราอาจเห็นว่า DVD Twilight ภาค Limited Edition มีค่าที่จะได้ครอบครอง หรือถ้าเราชอบตกปลา เราอาจคิดว่าดีถ้าคนที่ได้รับของขวัญได้มีโอกาสไปตกปลาเช่นกัน เราจึงซื้อ DVD หรือเบ็ดตกปลา ทั้งที่ผู้รับอาจไม่ได้คิดอย่างนั้น




2. ระวังสิ่งที่เห็นแค่ช่วงสั้นๆ (Focusing Illusion): ถ้าคนกรุงเทพฯได้ไปเที่ยวเชียงใหม่ในช่วงนี้ พวกเขาคงคิดว่าคนเชียงใหม่มีความสุขกว่าคนกรุงเทพฯแน่ๆ เพราะอากาศที่เชียงใหม่ดีกว่ากรุงเทพฯมาก ทั้งที่จริงอาจไม่ได้เป็นเช่นนั้นเสมอไป แต่ที่คนกรุงเทพฯคิดแบบนี้ก็เพราะเขาได้ไปอยู่เชียงใหม่ในช่วงที่อากาศดี นั่นคือเขาตัดสินความสุขจากสิ่งที่เขาพบเห็น(อากาศ)แค่ในช่วงสั้นๆ ไม่ต่างจากการให้ของขวัญ หลายคนเลือกของขวัญโดยตั้งใจให้ผู้รับรู้สึก “ว้าววววว” ที่สุดเท่าที่จะทำได้ตอนแกะของขวัญ เพราะเขาคิดว่าหากได้เห็นผู้รับร้องอุทานเสียงดัง ทำตาลุกวาว และหัวเราะชอบใจสุดๆ คือของขวัญที่ดีที่สุด แต่ของขวัญเหล่านี้จำนวนมาก หลังจากว้าวแล้ว มันก็ถูกเก็บไว้ในตู้ ลิ้นชัก หรือในกล่องแบบที่ไม่เคยถูกหยิบขึ้นมาอีกเลย หากจะเลือกของขวัญต้องนึกถึงการใช้ประโยชน์หลังจากวันที่ให้ด้วย




3. ควรคาดการณ์ไปข้างหน้า (Projection Bias): เมื่อเราหิว เรามีแนวโน้มที่จะสั่งอาหารเยอะมากๆ เยอะกว่าที่จะกินหมด ทั้งนี้ก็เพราะเราอิงกับสถานการณ์ปัจจุบัน (Current Situation) มากกว่าอนาคต ทั้งๆ ที่ความรู้สึกหรือความชอบของเรานั้นเปลี่ยนแปลงไปเรื่อยๆ ในช่วงปีใหม่ ซึ่งเป็นฤดูหนาว คนเรานิยมให้ของขวัญที่เกี่ยวข้องกับหน้าหนาว เช่น เสื้อสวยๆ ที่หนาๆ ผ้าพันคอ เสื้อไหมพรม จนกระทั่งผู้รับได้เสื้อผ้าฤดูหนาวเกินกว่าจะใส่หมดในฤดูหนาวหนึ่งๆ รวมถึงมักจะได้เป็นสีแดงเกินกว่าที่ผู้รับจะใส่เสื้อผ้าสีแดงได้ทุกๆ วันเช่นกัน ทั้งนี้เป็นเพราะผู้ให้มักจะเลือกของขวัญจากการเอาปัจจุบันเป็นพื้นฐานในการตัดสินใจ แต่หากเขาคาดการณ์ไปข้างหน้า เขาอาจจะเปลี่ยนไปซื้อเสื้อผ้าฤดูร้อนที่ผู้รับกลับจะไม่ค่อยมี ทำให้ได้ใช้ประโยชน์มากกว่า (ลองนึกถึงเด็กแรกเกิดที่ได้รับของขวัญเป็นเสื้อผ้าเด็กในวัยแรกเกิดมากกเกินกว่าจะใส่หมด)




4. อย่าคาดหวังมากเกินไป (Optimistic Bias): คนเราส่วนใหญ่มักคิดว่าเราเป็นคนขับรถที่ดีกว่าระดับเฉลี่ยของคนทั่วไป และมักประเมินโอกาสในการเกิดอุบัติเหตุกับตัวเราเองน้อยกว่าที่ควรจะเป็น ไม่ต่างจากเวลาที่เราซื้อของขวัญ เรามักคาดหวังให้ผู้รับดีใจแบบเกินความเป็นจริง (Unrealistic Optimism) แล้วเราก็มักจะไม่มั่นใจหรือรู้สึกผิดหวัง เมื่อเห็นเขาไม่ดีใจอย่างที่เราคิดไว้ ดังนั้น อย่าตั้งความหวังว่าผู้รับจะต้องดีใจมากขนาดที่เราคิดไว้




5. ระวังยอดรวมรายจ่าย (Cumulative-cost Neglect): คนเรามักเลือกซื้อของขวัญโดยพิจารณาต้นทุนของของขวัญแต่ละชิ้นเอาไว้ในใจ แต่พอถึงเวลาจะซื้อจริงๆ แล้วนับรวมจำนวนคนที่เราอยากจะให้แล้วล่ะก็ยอดรายจ่ายรวมทั้งหมดจะสูงมากๆ ถ้าคุณจ่ายด้วยบัตรเครดิต คุณอาจจะตัดใจจ่ายไปก่อน แต่อย่าทำเช่นนั้น เพราะหายนะจะตามมาในภายหลัง ดังนั้น การตัดสินใจซื้อของขวัญ รายจ่ายรวมสำคัญกว่าราคาของแต่ละชิ้น




6. คนอื่นอาจไม่เห็นเหมือนที่เราเห็น (Spotlight Effect): ถ้าคุณชื่นชอบกระเป๋า Valentino คุณมองเพียงหางตา คุณก็รู้ว่าใครถือกระเป๋า Valentino ทั้งที่คนส่วนใหญ่ไม่รู้ ดูไม่ออก หรือแม้แต่ไม่สนใจด้วยซ้ำ เช่นเดียวกับถ้าคุณชอบอ่าน [เสด-ถะ-สาด].com คุณกราดตามองก็คงรู้ว่านี่คือบล็อกของ [เสด-ถะ-สาด].com ทั้งที่คนข้างๆ คุณไม่มีใครสนใจ นั่นคือสิ่งที่คุณชอบมันเหมือนมีไฟสป็อทไลท์ส่องไปหาในสายตาของคุณคนเดียวเท่านั้น ดังนั้น เราอาจเน้นไปพิจารณาในจุดที่คนอื่นไม่ได้สนใจก็ได้ (ถ้าเราไม่ได้รู้จักเขาจริงๆ) การเลือกซื้อของจึงอาจไม่จำเป็นต้องเน้นในทุกรายละเอียดของรูปแบบ แต่ให้ความสนใจกับการนำไปใช้งานจะดีกว่า

“Merry Christmas and Happy New Year” (ที่มาของภาพ)

……….

ทั้ง 6 ประการที่ว่าเป็นแนวคิดที่เสนอโดยนักเศรษฐศาสตร์พฤติกรรมที่มีเป้าหมายให้การให้ของขวัญได้ถูกผู้รับนำไปใช้งานอย่างคุ้มค่าที่สุด อันจะนำไปสู่การเกิดผลเสียต่อสังคมน้อยที่สุด เพื่อนๆ ที่กำลังตัดสินใจเลือกซื้อของขวัญก็ลองนำหลักการนี้ไปใช้ดูกัน ได้ผลอย่างไรก็มาเล่าสู่กันฟังบ้างนะครับ ^^

ที่มา: Cass R. Sunstein, Holiday Shopping Tips From Behavioral Economists, available at Bloomberg (November 2012).

featured image from here

……….

ตามแนวคิดดั้งเดิมของเศรษฐศาสตร์ครอบครัว (Family Economics) ของ Becker (1981) พ่อแม่ที่รักลูกเท่ากันจะมีเส้นความพึงพอใจเท่ากัน (Indifference Curve) ที่มีลักษณะโค้งเว้าเข้า (Convex) แบบสมมาตร จุดที่จะทำให้ความพึงพอใจของพ่อแม่สูงที่สุดก็คือจุดที่จัดสรรรายได้ให้กับลูกแต่ละคนเท่าๆ กัน

ในเทพนิยายซินเดอเรลล่า แม่เลี้ยงของเธอใจร้าย ไม่ยอมแบ่งทรัพย์สินใดใดให้กับซินเดอเรลล่า เพราะเธอไม่ใช่ลูกแท้ๆ และแนวคิดนี้ก็ได้รับการสนับสนุนจาก Becker ด้วย เพราะเขาเชื่อว่าพ่อแม่จะรักลูกแท้ๆ ของตัวเองมากกว่าลูกเลี้ยง

Bettelheim (1976) เห็นด้วยว่าคำว่า “เลี้ยง” (step-) ที่เติมลงไปในคำว่าลูกนั้น เป็นกุศโลบายที่ทำให้เห็นว่า “ลูกเลี้ยง”ไม่เหมือนกันกับ”ลูก”(แท้ๆ) ซึ่งไม่น่าแปลกใจที่การเลี้ยงดูจะไม่เหมือนกัน

……….

Glaeser (1992) พยายามตอบคำถามนี้ด้วยวิธีทางเศรษฐศาสตร์ ซึ่งอยู่บนพื้นฐานของทฤษฎีที่ว่าด้วยแรงจูงใจ (Incentive Theory) โดยเริ่มจากว่า “มีโอกาสเป็นไปได้หรือไม่ที่แม่เลี้ยงไม่ได้ใจร้าย” หรืออย่างน้อยก็ไม่ได้ใจร้ายมากอย่างที่เรากล่าวโทษกัน

ในมุมมองเศรษฐศาสตร์ต่อเรื่องของซินเดอเรลล่า การได้แต่งงานกับเจ้าชาย (Marriage to the Prince) ถือเป็นสินค้าที่มีมูลค่ามหาศาล ในตลาดที่มีการแข่งขันสูงมากๆ และผลได้ในตลาดนี้มีลักษณะโค้งเว้าเข้า (Convex) เพราะผู้ชายคนอื่นๆ ที่เหลืออยู่ในเมืองนั้นมีแต่น่าเกลียดและยากจน [ลองดูในการ์ตูนดูสิครับ] ขณะที่เจ้าชายเอง (ตามแนวคิดของ Becker (1974)) ก็จะเลือกคู่ครองของตนโดยตัดสินจากความชอบของตัวเอง อันมาจากรูปร่างหน้าตา เสื้อผ้าหน้าผม เป็นต้น (เรื่องราวของรองเท้าแก้วดูไม่มีเหตุผลไปนิด แต่การที่เจ้าชายได้พบเห็นซินเดอเรลล่าแล้วชอบ และพยายามตามหาเธอ นั่นก็แสดงให้เห็นว่าเจ้าชายยังมีเหตุมีผลอยู่บ้างที่ทำตามแรงจูงใจของตัวเอง)

“แม่เลี้ยงกับลูกสาวของแม่เลี้ยงของซินเดอเรลล่า” (ที่มาของภาพ)

Glaeser (1992) เสนอแบบจำลองด้านล่างที่ว่าด้วยความพอใจที่คาดหวังของแม่เลี้ยง (Expected Utility of Stepmother: U(Q)) ที่เป็นผลรวมของความพอใจของลูกสาวทุกคนอย่างเท่าๆ กัน โดยเธอมีลูกสาวจำนวน Q คนเพื่อแต่งเสื้อผ้าหน้าผมด้วยทรัพยากร(รายได้)อันมีจำกัดของเธอ ลูกสาวคนที่ได้แต่งงานกับเจ้าชายจะได้รับความพอใจเท่ากับ M ส่วนคนที่ไม่ได้แต่งจะได้รับความพอใจเท่ากับ 0 ส่วนเจ้าชายจะเลือกผู้หญิงมาแต่งงานด้วยหนึ่งคนที่ถูกใจที่สุดจากทุกคนในเมืองที่มีจำนวน W โดยแต่ละคนจะแต่งเสื้อผ้าหน้าผมเท่ากับ H ที่แสดงถึงคุณภาพและรสนิยมของตน ขณะที่ความถูกใจของเจ้าชายจะมาจากรสนิยมของเสื้อผ้าหน้าผมกับความแปรปรวนบางอย่างที่ควบคุมไม่ได้ (Noise) (ε) ถ้าใครนึกไม่ออกก็อย่างเช่น อารมณ์วันนี้อาจจะชอบคนหน้าตาแบบนี้ พออีกวันนึงก็อาจจะชอบอีกแบบหนึ่ง เป็นต้น

แม่เลี้ยงจะแสวงหาความพอใจที่คาดหวังสูงที่สุดจากแบบจำลอง

ภายใต้เงื่อนไข

แบบจำลองที่ Glaeser (1992) เสนอมานี้ไม่มีคำตอบที่ตายตัว (เพราะมีจำนวนตัวแปรเยอะกว่าสมการ) แต่หากแทนค่าที่เป็นตัวเลขจากเรื่องซินเดอเรลล่าเข้าไป นั่นคือ M = 1, H = 0.3, Q = 0.9, W = 3, U(x) = x⁶ และ ε มีการกระจายแบบคงที่อยู่ระหว่าง [0,1] จะได้ค่าความพอใจที่คาดหวังสูงสุดคือการที่ผู้เป็นแม่ลงทุนเสื้อผ้าหน้าผมให้กับลูกสองคนจากสามคน โดยไม่สำคัญว่าจะเป็นลูกเลี้ยงหรือไม่ พูดง่ายๆ ก็คือไม่ว่าแม่คนนี้จะมีลูกเลี้ยงทั้งสามคนหรือลูกแท้ทั้งสามคน เขาก็ควรจะลงทุนเพียงสองในสามเท่านั้น โดยไม่เกี่ยวกับการกีดกันว่าเป็นลูกเลี้ยงหรือลูกแท้

……….

แล้วอะไรคือเหตุผลที่ต้องลงทุนสองในสาม ทำไมไม่หนึ่ง ทำไมไม่สาม ทั้งนี้ก็เพราะผู้เป็นแม่ที่มีรายได้จำกัด แต่อยากให้ลูกสาวหนึ่งในสามคนได้แต่งงานกับเจ้าชายนั้น ต้องชั่งน้ำหนักระหว่างที่ว่า ถ้าใช้รายได้ทั้งหมดลงทุนไปกับลูกสาวทั้งสามคน ความโดดเด่นเมื่อเปรียบเทียบกับผู้หญิงที่เหลือในเมืองจะลดลง (H ↓↓ of H^W) แต่โอกาสถูกเลือกจะมาก (3 คนจาก W คน) แต่ถ้าใช้รายได้ทั้งหมดลงทุนไปกับลูกสาวเพียงคนเดียว ความโดดเด่นเมื่อเปรียบเทียบกับผู้หญิงที่เหลือในเมืองจะสูง (H ↑↑ of H^W) แต่โอกาสถูกเลือกจะลดลงถึงสามเท่า (1 คนจาก W คน < 3 คนจาก W คน) พอผู้เป็นแม่ชั่งน้ำหนักระหว่างความโดดเด่นและโอกาสแล้ว การลงทุนกับลูกสาวสองคนจึงเป็นทางเลือกที่ดีที่สุด ไม่เกี่ยวกับว่าเป็นลูกเลี้ยงหรือลูกแท้

“องครักษ์ตามหาคนที่สวมรองเท้าแก้วได้พอดี” (ที่มาของภาพ)

……….

แน่นอนว่าค่าที่ได้นั้น อาจแปรเปลี่ยนตามรูปแบบของสมการ จำนวนผู้หญิงในเมือง จำนวนลูกสาว อารมณ์ของเจ้าชาย และอื่นๆ ซึ่งไม่มีใครรู้ค่าที่ถูกต้อง นอกจากคนเขียนนิยายเรื่องนี้ แต่อย่างน้อย จากสมการที่มีรูปทั่วไปตามที่ Glaeser (1994) เสนอมาแล้วล่ะก็ อาจต้องเปลี่ยนจากคำว่า “แม่เลี้ยงใจร้าย” เป็น “แม่เลี้ยงที่มีเหตุมีผล” ก็เป็นได้ ^^

ที่มา:
Glaeser, Edward L, 1992. “The Cinderella Paradox Resolved,” Journal of Political Economy, University of Chicago Press, vol. 100(2), pages 430-32, April.

featured image from here.

……….

เรื่องของการแต่งงานไม่ใช่เรื่องใหม่ทางเศรษฐศาสตร์ Gary Becker เคยเสนอว่าการแต่งงานคือสถานการณ์ที่ก่อให้เกิดการแบ่งงานกันทำตามความได้เปรียบเทียบโดยเปรียบเทียบ (Comparative Advantage) ของการอยู่ร่วมกันระหว่างชาย-หญิง ก่อให้เกิดความเชี่ยวชาญเฉพาะทาง (Specialisation) ของแต่ละคน อันจะนำไปสู่ผลิตภาพ (Productivity) ที่เพิ่มขึ้นของระบบเศรษฐกิจ

นอกจากนี้ นับตั้งแต่ Gary Becker เป็นต้นมา เรื่องการแต่งงานยังถูกวิเคราะห์เพิ่มเติมในอีกหลายแง่มุม ทั้งการวิเคราะห์ต้นทุน-ผลได้ (Cost-Benefit Analysis) ของการแต่งงาน ทฤษฎีเกม (Game Theory) ที่ว่าด้วยการตัดสินใจของสามีและภรรยา ผลกระทบทางด้านเศรษฐกิจมหภาค (Macro Impact) เป็นต้น

“ความรักเพียงครึ่ง” (ที่มาของภาพ)

แม้ว่าในปัจจุบัน เราจะเห็นคนโสดจำนวนมากขึ้น หรือแม้แต่การแต่งงานที่ช้าลงของคู่บ่าวสาวกว่าในอดีต แนวคิดของ Becker ก็ยังสามารถอธิบายเรื่องนี้ในเชิงเศรษฐศาสตร์ได้ ทั้งนี้ก็เป็นเพราะตัวผู้หญิงสามารถทำงานด้วยตัวเองมากขึ้น โดยไม่ต้องพึ่งพาผู้ชายเหมือนในอดีต ขณะที่หน้าที่ในการทำงานบ้านของผู้หญิงเองก็ถูกทดแทนโดยเครื่องใช้ไฟฟ้าภายในบ้าน (เช่น เครื่องซักผ้า เครื่องรีดผ้า) ความได้เปรียบโดยเปรียบเทียบจากการแต่งงานจึงลดลง นำมาสู่การแต่งงานที่น้อยลง

เวลาที่พูดถึงเรื่องเป็นโสด เรามักจะนึกถึงผู้หญิงมากกว่าผู้ชาย [อันนี้ก็ไม่ทราบเพราะอะไร] และเรามักเรียกสถานการณ์นี้ว่า “ขึ้นคาน” โดยสำนวนโบราณนี้มีนัยในเชิงตำหนิที่มาจากว่า เมื่อครั้งอดีต วิถีไทยที่อยู่กับสายน้ำ มักจะทำการซ่อมเรือที่ชำรุด เช่น รอยรั่ว ยาชัน ทาน้ำมันใหม่ โดยการยกพาดไว้บนคาน ทำให้ในเวลานั้น เรือจะค้างเติ่งอยู่บนคาน ต่อมาจึงนำมาใช้เป็นสำนวนเปรียบเทียบกับผู้หญิงที่ไม่ยอมแต่งงานเสียที

……….

ชัชทอง (2541) ทำการศึกษาปัจจัยที่มีอิทธิพลต่อการอยู่เป็นโสดแต่ละรูปแบบของผู้หญิงอายุ 25-50 ปีจำนวน 384 คนในเขตกรุงเทพมหานคร (ร้อยละ 91.4 ไม่เคยผ่านการแต่งงานมาก่อน) โดยประมาณครึ่งหนึ่งไม่ได้สมัครใจอยู่เป็นโสด (Involuntary Singleness) อีกประมาณหนึ่งในสี่เท่าๆ กัน สมัครใจอยูเป็นโสดแบบชั่วคราว (Temporary Voluntary Singleness) กับสมัครใจอยูเป็นโสดแบบถาวร (Permanent Voluntary Singleness) (ดูตารางที่ ๑)

“ตารางที่ ๑ ข้อมูลด้านการเป็นโสดของกลุ่มตัวอย่าง” (ที่มาของภาพ)

ประเด็นที่น่าสนใจคือเรื่องของอายุคือ ผู้หญิงที่อายุ 25-30 ปีส่วนใหญ่จะสมัครใจเป็นโสดแบบชั่วคราว อายุ 30-35 ปี ส่วนใหญ่ไม่สมัครใจเป็นโสด และอายุ 36-40 ปี และมากกว่านั้น ส่วนใหญ่สมัครใจเป็นโสดแบบถาวร (ดูตารางที่ ๒(๑))

“ตารางที่ ๒(๑) เปรียบเทียบรูปแบบการเป็นโสดของผู้หญิงที่มีอายุแตกต่างกัน” (ที่มาของภาพ)

ผลการทดสอบทางสถิติยืนยันความแตกต่างทางด้านอายุที่ชัดเจน โดยคนที่สมัครใจเป็นโสดชั่วคราวมีอายุเฉลี่ยอยู่ที่ 30 ปี คนที่ไม่สมัครใจเป็นโสดมีอายุเฉลี่ยอยู่ที่ 31 ปี และคนที่สมัครใจเป็นโสดถาวรมีอายุเฉลี่ยมากที่สุดอยู่ที่ 36 ปี (ดูตารางที่ ๒(๒))

“ตารางที่ ๒(๒) ค่าทดสอบทางสถิติของรูปแบบการเป็นโสดของผู้หญิงที่มีอายุแตกต่างกัน” (ที่มาของภาพ)

……….

ชัชทอง (2541) ยังทำการประมาณค่าแบบจำลองถดถอยพหุแบบใส่ทีละตัวแปร (Enter Multiple Regression) ของปัจจัยกำหนดความโสดทั้งสามรูปแบบ โดยปัจจัยที่มีผลทำให้ตัดสินใจเป็นโสดถาวรมากขึ้นคือ อายุที่มากขึ้น และความคิดเห็นต่อการเป็นโสดที่ว่าเป็นโสดดีกว่าแต่งงาน (ดูตารางที่ ๓)

“ตารางที่ ๓ ปัจจัยที่มีอิทธิพลต่อการสมัครใจเป็นโสดแบบถาวร” (ที่มาของภาพ)

ขณะที่รายได้ที่สูงขึ้น และอายุที่น้อยจะเป็นปัจจัยทำให้ผู้หญิงตัดสินใจเป็นโสดชั่วคราวมากขึ้น (ดูตารางที่ ๔)

“ตารางที่ ๔ ปัจจัยที่มีอิทธิพลต่อการสมัครใจเป็นโสดแบบชั่วคราว” (ที่มาของภาพ)

และความคิดเห็นต่อปัญหาสตรีโสดที่ว่าการครองชีวิตโสดเป็นปัญหา และความคิดเห็นต่อการเป็นโสดที่ว่าแต่งงานดีกว่าเป็นโสด ส่งผลให้ผู้หญิงอยู่ในกลุ่มที่เป็นโสดอย่างไม่สมัครใจมากขึ้น (ดูตารางที่ ๕)

“ตารางที่ ๕ ปัจจัยที่มีอิทธิพลต่อการไม่สมัครใจเป็นโสด” (ที่มาของภาพ)

……….

อย่างไรก็ดี คำอธิบายของการเลือกที่จะเป็นโสดอาจมองได้ทางสังคมศาสตร์ด้วย ปริญญา (2552) ให้ข้อสรุปทางด้านสตรีศึกษาไว้ว่าเป็นเพราะสังคมเปิดโอกาสและยอมรับการมีชีวิตโสดของผู้หญิงมากขึ้น การศึกษาและรายได้ของตัวผู้หญิงเองที่มากขึ้น และความเจ็บปวดทางความรู้สึกของอดีตที่ผ่านมา แต่ผลของการอยู่เป็นโสดก็ทำให้ผู้หญิงส่วนใหญ่กลับรู้สึกเป็นสุขกับชีวิตโสดจากการมีเวลาส่วนตัวและมีอิสระในการใช้ชีวิต

ข้อสรุปของปริญญา (2552) บางส่วนสอดคล้องกับการวิเคราะห์เชิงปริมาณของ Oranuch (2007) ที่ทำการศึกษาผู้หญิงโสด 150 คน อายุ 30-50 ปี พบว่า ผู้หญิงเกือบทั้งหมดตอบว่าความสุขของการเป็นโสดคือ การมีอิสระ (Independence) (ดูตารางที่ ๖)

“ตารางที่ ๖ ความสุขของการเป็นโสด” (ที่มาของภาพ)

ขณะที่ความสุขของการแต่งงานในมุมมองของผู้หญิงโสดค่อนข้างหลากหลาย ที่น่าสนใจคือส่วนใหญ่ตอบว่าข้อดีของชีวิตแต่งงานคือ การมีเพื่อน (Friend) รองลงมาคือ การมีครอบครัวและลูก (Family and Children) แต่ความรักและความเข้าใจ (Love and Understanding) กลับมีคนตอบไม่มากนัก (ดูตารางที่ ๗)

“ตารางที่ ๗ ความสุขของการแต่งงาน” (ที่มาของภาพ)

นอกจากนี้ งานของ Oranuch (2007) ยังพบว่าผู้หญิงกว่าครึ่งหนึ่งที่ยังคงเป็นโสดนั้น เคยมีประสบการณที่เลวร้ายเกี่ยวกับความรักมาก่อน สอดคล้องกับงานของปริญญา (2552) ด้วย (ดูตารางที่ ๘)

“ตารางที่ ๘ การมีประสบการณ์ที่เลวร้ายจากความรัก” (ที่มาของภาพ)

……….

กล่าวโดยสรุปก็คือ การที่ปัจจุบันผู้หญิงมีแนวโน้มจะไม่แต่งงานมากขึ้น หรือแต่งงานช้าลงนั้น เป็นเพราะพวกเขาสามารถหาเลี้ยงตัวเองได้และสังคมเองก็ยอมรับคนที่มีชีวิตโสดมากขึ้น ส่งผลให้ความได้เปรียบโดยเปรียบเทียบจากการแต่งงานลดลง ตลาดการแต่งงานจึงทำงานน้อยลงด้วย นอกจากนี้ อายุ ทัศนคติที่มีต่อการอยู่เป็นโสด และประสบการณ์เกี่ยวกับความรักที่ผ่านมา ดูจะเป็นปัจจัยที่ส่งผลต่อการตัดสินใจอยู่เป็นโสดอย่างมีนัยสำคัญเช่นกัน

ประเด็นที่น่าสนใจดูจะเป็นเรื่องของอายุที่มีผลต่อรูปแบบการตัดสินใจโสดที่ชัดเจน กล่าวคือ ผู้หญิงที่อายุต่ำกว่า 30 ปีส่วนใหญ่จะสมัครใจเป็นโสดแบบชั่วคราว ผู้หญิงในช่วงอายุ 30-35 ปี มักมีความต้องการแต่งงาน คนโสดส่วนใหญ่จึงไม่สมัครใจเป็นโสด และอายุ 36 ปี ขึ้นไป หากเป็นโสดอยู่ก็มักจะสมัครใจเป็นโสดแบบถาวร ดังนั้น ความชอบ (Preference) ของผู้หญิงจะมีการเปลี่ยนแปลงค่อนข้างมากในสามช่วงนี้ แต่ก็ขอให้ทุกคนพบเจอความรักของตนเองก่อนที่ความชอบจะเปลี่ยนไปนะครับ ^^

ที่มา:
[1] ชัชทอง ธุระทอง, ปัจจัยที่มีอิทธิพลต่อการเป็นโสด รูปแบบการเป็นโสด และปัจจัยสนับสนุนการใช้ชีวิตโสด: ศึกษาเฉพาะสตรีโสดวัย 25-50 ปี ในกรุงเทพมหานคร, วิทยานิพนธ์ สังคมสงเคราะห์ศาสตรมหาบัณฑิต, มหาวิทยาลัยหัวเฉียวเฉลิมพระเกียรติ, 2541.
[2] Oranuch Chatratananon, Factors influencing decisions to stay single or delay marriage of working singles aged between 30-50 years old, Research paper (M.A.)–Thammasat University, 2007.
[3] ปริญญา อยู่เป็นแก้ว, การตัดสินใจอยู่เป็นโสดของผู้หญิงในยุคโลกาภิวัตน์, วิทยานิพนธ์ ศิลปศาสตรมหาบัณฑิต (สตรีศึกษา), วิทยาลัยสหวิทยาการ มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์, 2552.

featured image from here and rabbit homepage image’s intuition from Antoinette Portis’s Drawing

……….

หากเอ่ยถึงคำว่า “คนชายขอบ” (Marginal People) หลายคนอาจจะนึกถึงชาวเขาหรือชนกลุ่มน้อยที่อยู่ตามชายแดน แต่ที่จริงแล้ว นิยามของคนชายขอบ หมายถึง บุคคลหรือกลุ่มคนที่สังคมไม่สนใจเหลียวแล ถูกทิ้งขว้างแปลกแยกจากสังคมกระแสหลัก ซึ่งอาจรวมไปถึงผู้หญิงขายบริการ กลุ่มรักเพศเดียวกัน หรือคนพิการ นอกจากนี้ คนชายขอบยังรวมถึงผู้ที่ถูกปฏิเสธโดยสังคมส่วนใหญ่ ยกตัวอย่างเช่น ในห้องเรียน ถ้าบังเอิญเราเรียนไม่เก่ง แต่เพื่อนร่วมชั้นเรียนเป็นคนเรียนเก่งแทบทั้งหมด เราก็อาจจะกลายเป็นคนชายขอบได้เช่นกัน เพราะฉะนั้น คนชายขอบจึงไม่ใช่แค่คนที่อยู่ชายแดนเท่านั้น แต่หมายถึงคนที่ถูกคนส่วนใหญ่มองว่าเป็นคนส่วนน้อยในสังคม

การเติบโตทางเศรษฐกิจนำมาซึ่งการขยายตัวของความเป็นเมือง และการขยายเมืองก็เชื่อมโยงกับการเป็นอุตสาหกรรมของประเทศอย่างแยกกันไม่ออก ซึ่งกระบวนดังกล่าวนำมาสู่ปัญหาสังคมหลายประการ ไม่ว่าจะเป็นความยากจนถาวร การว่างงานระยะยาว ซึ่งลดทอนทักษะในการทำงาน การย้ายถิ่น ภาระทางด้านสวัสดิการของรัฐ หรือแม้กระทั่งอาชญากรรม

ปัญหาของความเป็นเมืองประการหนึ่งคือได้ก่อให้เกิดคนชายขอบเช่นเดียวกับการพัฒนาเศรษฐกิจ รูปแบบหนึ่งของคนชายขอบที่มองเห็นกันได้ก็คือ “คนไร้บ้าน” หรือ “คนจรจัด” ในคำเรียกของคนทั่วไป เนื่องจากคนเหล่านี้เองถูกกีดกันออกจากสังคมส่วนใหญ่ และกลายเป็นคนยากจนอย่างถาวร นำมาซึ่งปัญหาทางเศรษฐกิจในเวลาต่อมา

“คนไร้บ้านในมิลาน ณ Duomo หนึ่งในโบสถ์ที่สวยที่สุดในโลก” (ที่มาของภาพ)

……….

อันที่จริง ปัญหาเรื่องคนไร้บ้านไม่ใช่เรื่องใหม่ทางเศรษฐศาสตร์ เพราะ Jeremy Bentham เจ้าสำนักอรรถประโยชน์นิยม (Utilitarianism) เคยเขียนถึงประเด็นนี้เอาไว้ โดยเขามองว่า การมีคนไร้บ้าน(ซึ่งเป็นคนจำนวนน้อย)อาศัยอยู่ตามที่สาธารณะนั้น ส่งผลลบต่ออรรถประโยชน์รวมของสังคมในสองทาง หนึ่งคือในกรณีของคนใจอ่อน อรรถประโยชน์ของพวกเขาจะลดลงจากความสงสาร สองคือในกรณีของคนใจแข็ง อรรถประโยชน์ของพวกเขาจะลดลงจากความสมเพช

Bentham จึงเสนอว่ารัฐบาลควรจัดสรรที่อยู่ให้พวกเขา เพื่อไม่ให้การมาอยู่ตามที่สาธารณะของคนไร้บ้านลดอรรถประโยชน์โดยรวมของสังคม และเขาเองยังคิดต่อด้วยว่าหากให้รัฐบาลจ่ายเงินอุดหนุนให้คนไร้บ้าน อรรถประโยชน์ของสังคมก็อาจลดลงจากการเก็บภาษีเช่นกัน เขาจึงเสนอต่อว่ารัฐบาลควรจัดที่อยู่ให้พวกเขาอยู่รวมกัน และฝึกอาชีพให้พวกเขาเลี้ยงตัวเองได้

“สลัมในมิลาน” (ที่มาของภาพ)

……….

ที่ผ่านมาไม่มีงานวิจัยทางเศรษฐศาสตร์เกี่ยวกับเรื่องคนไร้บ้านมากนักก็ด้วยเหตุผล ๓ ประการ ได้แก่ ๑) การให้นิยามและระบุตัวตนของคนไร้บ้านนั้นค่อนข้างยาก ๒) คนไร้บ้านจำนวนหนึ่งเคลื่อนย้ายที่อยู่ไปเรื่อยๆ ทำให้การสำรวจทำได้ยากและอาจเกิดการนับซ้ำ ๓) การสัมภาษณ์คนเหล่านี้ ซึ่งบางส่วนเป็นคนมีปัญหา ต้องอาศัยผู้สัมภาษณ์ที่มีความรู้หรือถูกอบรมวิธีการสัมภาษณ์อย่างถูกวิธีมาก่อน และนักเศรษฐศาสตร์มักไม่มีความรู้ด้านนี้

มิลาน (Milan) หนึ่งในเมืองอุตสาหกรรมที่ใหญ่ที่สุดของอิตาลี ก็มีปัญหา”คนไร้บ้าน”อันนำมาสู่ภาระอันหนักหน่วงทางเศรษฐกิจและงบประมาณของรัฐบาลท้องถิ่น รัฐบาลเมืองมิลานต้องการจะแก้ปัญหานี้อันเนื่องมาจากแรงกดดันทางเศรษฐกิจ แต่…งานวิจัยทางเศรษฐศาสตร์เกี่ยวกับคนไร้บ้าน(ที่มีจำนวนมาก)ของเมืองมิลานกลับแทบไม่มีให้เห็น มีก็แต่งานวิจัยทางด้านสังคมวิทยากับคำด่าทอของ NGOs เท่านั้น

“คนไร้บ้านในมิลาน ณ ถนน Montenapoleone หนึ่งใน shopping street ที่แพงที่สุดของโลก” (ที่มาของภาพ)

……….

รัฐบาลเมืองมิลานจึงได้ไปขอความร่วมมือจากคณะเศรษฐศาสตร์ของ Universita degli studi di Milano ในการทำวิจัยเรื่อง Being an Homeless: An Evidence in Italy โดย Braga and Corno (2009) และแนวคิดที่สำคัญก็คือต้องเริ่มต้นจากการสำรวจว่าคนไร้บ้านเหล่านี้เป็นใคร มาจากไหน และ [เสด-ถะ-สาด].com เห็นว่ากระบวนการในการสำรวจคนไร้บ้าน อันเป็นจุดเริ่มต้นของการเข้าถึงข้อมูลโดยวิธีทางเศรษฐศาสตร์นั้นน่าสนใจอย่างยิ่งจึงนำมาเสนอให้ได้อ่านกัน

นิยามของคนไร้บ้านที่เป็นทางการโดย US Department of Housing and Urban Development (HUD) ก็คือ ๑) บุคคลที่ไม่มีที่พักพิงในเวลากลางคืนที่มั่นคง เป็นปกติและพอเพียง ๒) บุคคลที่มีที่พักพิงหลักในเวลากลางคืน ซึ่ง i) เป็นที่กำบังแบบสร้างขึ้นชั่วคราวเพื่อการอาศัย ii) ในสถาบันที่ให้ที่พักพิงชั่วคราวเพื่อการได้รับความช่วยเหลือต่อไป และ iii) สถานที่สาธารณะหรือเอกชนที่ไม่ได้สร้างขึ้นเพื่อเป็นที่หลับนอนตามปกติของมนุษย์

ในการสำรวจที่ทำขึ้นจริงนั้น Braga and Corno (2009) จำแนกคนไร้บ้านออกเป็น ๓ กลุ่ม ได้แก่ ๑) คนที่อาศัยอยู่ตามสถานที่ที่ไม่ได้ถูกออกแบบมาให้เป็นที่อยู่อาศัย เช่น ทางเดิน ที่จอดรถ ตึกร้าง เป็นต้น ๒) คนที่อยู่ในที่กำบังที่สร้างขึ้นชั่วคราว และ ๓) คนที่อยู่ในพื้นที่ที่ไม่ถูกใช้งาน กระท่อมหรือสลัม

ในการสำรวจ ใช้อาสาสมัคร 350 คน รับผิดชอบพื้นที่ที่แบ่งเป็น 66 ส่วน ดำเนินการสำรวจเพียงวันเดียวในเวลากลางคืน (เพื่อไม่ให้เกิดการนับซ้ำ) ในเดือนมกราคม (เพราะเป็นช่วงอุณหภูมิต่ำที่สุดของมิลาน ทำให้คนไร้บ้านไม่กระจัดกระจายมากเกินไป) โดยวันที่ทำการสำรวจและวันที่สัมภาษณ์เป็นคนละวันกัน เพราะ ๑) ไม่สามารถทำเสร็จในวันเดียวกันได้ ๒) การสำรวจต้องการข้อมูลครบทุกคน แต่การสัมภาษณ์ใช้แค่บางคนเป็นกลุ่มตัวอย่าง และ ๓) เวลาที่เหมาะสมในการสำรวจคือตั้งแต่ 22 น. แต่เวลาที่เหมาะสมในการสัมภาษณ์คือ 21 น.

……….

ผลการสำรวจ พบว่า ในมิลานมีคนไร้บ้านที่อาศัยอยู่ตามตามถนน (แบบที่ ๑) จำนวน 408 คน คนไร้บ้านที่อยู่ในที่กำบังที่สร้างขึ้นชั่วคราว (แบบที่ ๒) จำนวน 1152 คน และคนไร้บ้านที่อยู่ในพื้นที่ที่ไม่ถูกใช้งาน กระท่อมหรือสลัม (แบบที่ ๓) จำนวน 2300 คน รวมทั้งสิ้น 3860 คน โดยคนไร้บ้านในแบบที่ ๑ จะกระจายตัวอยู่ตามที่ต่างๆ ในเขตเมือง (ดูภาพที่ ๑) ขณะที่คนไร้บ้านแบบที่ ๓ จะกระจุกตัวอยู่นอกเขตเมือง (ดูภาพที่ ๒)

“ภาพที่ ๑ การกระจายตัวของคนไร้บ้านที่นอนตามถนนในมิลาน ซึ่งส่วนมากอยู่ในเขตเมือง”

“ภาพที่ ๒ การกระจุกตัวของคนไร้บ้านที่นอนในสลัมของมิลาน ซึ่งส่วนมากอยู่นอกเขตเมือง”

การสำรวจถูกทำขึ้นหลายด้าน และมีความน่าสนใจในบางด้าน เช่น คนไร้บ้านที่อายุมากมีแนวโน้มจะอยู่ตามถนน แต่คนไร้บ้านที่อยู่สลัมมีแนวโน้มจะอายุน้อย ขณะที่การศึกษาของคนเหล่านี้มีการกระจายตัวในสัดส่วนเดียวกับประชากรทั่วไป ไม่ใช่ว่าเป็นคนไร้การศึกษาเสมอไป (ดูตารางที่ ๑)

“ตารางที่ ๑ ระดับการศึกษาของคนไร้บ้านที่มีสัดส่วนคล้ายกับระดับการศึกษาของคนทั่วไป”

สาเหตุหลักของการกลายเป็นคนไร้บ้านก็เนื่องจากตกงาน และมีปัญหาครอบครัว (ดูภาพที่ ๓) ซึ่งส่วนหนึ่งเคยมีประสบการณ์ติดคุกติดตารางมาก่อน แล้วไม่ได้รับโอกาสในการทำงานอีก ขณะที่มากกว่าครึ่ง มีงานทำในตลาดมืด (Black Market)

“ภาพที่ ๓ สาเหตุของการกลายเป็นคนไร้บ้าน”

รายได้ของคนไร้บ้านเฉลี่ยอยู่ที่ 151 ยูโรต่อคน ซึ่งหากเปรียบเทียบกับครัวเรือนที่มีคนสองคนแล้ว รายได้นี้สูงกว่าระดับความยากจนสัมพัทธ์ (Relative Poverty) ของอิตาลี ซึ่งอยู่ที่ 246.5 ยูโร เพียงแต่ไม่พอที่จะนำไปจ่ายค่าเช่าบ้าน และที่น่าสนใจคือ ความช่วยเหลือหลักที่พวกเขาได้รับนั้นมาจากครอบครัว (35%) องค์กรการกุศล (24%) และเพื่อน (20%) ขณะที่พวกเขาเข้าถึงความช่วยเหลือจากรัฐบาลได้ไม่มาก (7%) (ดูตารางที่ ๒)

“ตารางที่ ๒ แหล่งความช่วยเหลือลำดับแรกของคนไร้บ้าน”

……….

แม้ว่างานวิจัยของ Braga and Corno (2009) จะเป็นเพียงแค่การสำรวจ แต่นับได้ว่าเป็นก้าวแรกของความตั้งใจในการแก้ปัญหาอย่างแท้จริง เนื่องจากพยายามรวบรวมข้อมูลปฐมภูมิอย่างเป็นระบบ รวมทั้งอย่างน้อยทำให้ได้รู้ว่า แท้จริงแล้วคนไร้บ้านสามารถเข้าถึงสวัสดิการของรัฐบาลได้น้อย ส่วนหนึ่งก็อาจจะเป็นเพราะความไม่มีบ้านเองด้วย เพราะการขอสวัสดิการหลายประเภทต้องการข้อมูลที่อยู่ที่เป็นทางการ ซึ่งคนไร้บ้านย่อมไม่มี

นอกจากนี้ งานวิจัยยังได้สำรวจถึงรายรับและรายจ่าย ทั้งที่ว่ามีมูลค่าเท่าไหร่ และได้รับหรือใช้จ่ายไปกับอะไรบ้างด้วย แต่ประเด็นนี้ไม่สามารถเปิดเผยกับสาธารณะได้ คงเป็นเพราะประโยชน์ต่อการวางแผนการให้เงินช่วยเหลือสนับสนุนโดยรัฐบาลกระมัง ไม่อย่างนั้น อาจจะมีการเรียกร้องมูลค่าที่สูงเกินกว่าความเป็นจริง

อย่างไรก็ตาม หากงานวิจัยทางเศรษฐศาสตร์ในประเทศไทยจะนำเอาประเด็นนี้มาเป็นแนวคิดหรือจุดเริ่มต้นในการทำวิจัยเพื่อหาคำตอบเชิงนโยบายของคนไร้บ้านด้วยก็น่าจะดีนะครับ เพราะได้เห็นมูลนิธิกระจกเงาและสถานีโทรทัศน์ ThaiPBS ให้ความสนใจเรื่องนี้กันอยู่พอสมควรทีเดียว ^^

ที่มา: Braga, Michela and Corno, Lucia, (2009), Being an homeless: evidence from Italy, Departmental Working Papers, Department of Economics, Management and Quantitative Methods at Università degli Studi di Milano.

featured image from here

……….

หลายคนอาจจะตั้งคำถามอยู่เสมอว่าละครก่อให้เกิดการเปลี่ยนแปลงในสังคมหรือไม่ จุดเริ่มต้นก็น่าจะตั้งแต่ละครเรื่อง “ระบำดวงดาว” ที่มีตัวเอกคือ “หวานหวาน” ตามด้วย “ดอกส้มสีทอง” ที่ตัวเอกคือ “เรยา” และล่าสุด ละครเรื่อง “แรงเงา” ในบทของ “มุนินทร์/มุตตา” ที่ในบท(รุน)แรงได้ใจคนไทยไปทั้งประเทศ

กระทรวงวัฒนธรรม หรือหน่วยงานทางด้านนิเทศศาสตร์จำนวนมาก ออกมาต่อต้าน/คัดค้านบทละครเรื่องเหล่านี้ตลอดมา เพราะเชื่อว่าความรุนแรงในละครจะส่งให้คนในสังคมมีความรุนแรงมากขึ้น หรืออย่างน้อยก็”รับได้”กับความรุนแรงมากขึ้น ขณะที่ผู้จัดละครและดารานักแสดงก็ออกมาโต้แย้งว่า “ไม่จริง เพราะประชาชนแยกแยะได้” และพวกเขาแค่ทำละครอย่างที่สังคมต้องการเท่านั้น ที่สำคัญดูได้จากยอดเรทติ้งที่พุ่งกระฉูด หยุดไม่อยู่เลยทีเดียว

……….

ในเชิงปรัชญา คำโต้เถียงของคนทั้งสองกลุ่มอยู่ภายใต้ความเชื่อที่ว่า ละครเป็น “ตะเกียง” ทำหน้าที่ให้ความสว่างเพื่อชี้นำสังคม หรือละครเป็น “กระจก” ทำหน้าที่เพียงสะท้อนความจริงของสังคมเท่านั้น

แล้วปรัชญาไหนน่าจะถูกต้อง คำตอบนี้อาจไม่ง่ายนัก ด้วยปัญหาทางเศรษฐมิติ ๒ ประการ ๑) ความรุนแรงมีอยู่แล้วในสังคมไทย เมื่อเนื้อหาของละครมีความรุนแรง และเกิดความรุนแรงขึ้นจริงในสังคม จะบอกได้อย่างไรว่าความรุนแรงนั้นมันจะเกิดอยู่แล้ว (แต่มีละครมาเป็นข้ออ้าง) หรือมันเกิดจากละครจริงๆ ๒) ผลกระทบของละครเป็นผลอาจเกิดขึ้นในระยะยาว แต่เนื่องจากละครที่มีความรุนแรงไม่ได้ถูกฉายอย่างต่อเนื่อง (มีเรื่องอื่นๆ ฉายคั่นในช่วงต่อจากเรื่องหนึ่งไปยังอีกเรื่องหนึ่ง) หากเกิดความรุนแรงขึ้นในอนาคต จะบอกได้อย่างไรว่าเป็นผลจากละครที่มีความรุนแรง

“ทีวีกับความรุนแรงที่อาจเกิดกับเด็ก” (ที่มาของภาพ)

……….

การตอบคำถามนี้ต้องอาศัยสถานการณ์พิเศษของบางพื้นที่ Jensen and Oster (2009) ทำการศึกษาผลกระทบของการดูโทรทัศน์ที่มีต่อสังคมในประเทศอินเดีย โดยมุ่งไปที่ความรุนแรงต่อผู้หญิง และทัศนคติต่อการมีบุตรชาย ซึ่งเป็นปัญหาใหญ่ของสังคมอินเดีย Sen (1992) ชี้ให้เห็นว่า ในแต่ละปี มีเด็กหญิงชาวอินเดียที่ควรจะได้เกิดแต่ไม่ได้เกิดประมาณ 41 ล้านคน อันเนื่องมาจากการปฏิบัติอย่างไม่ถูกต้องของแม่ จากทัศนคติของสังคมที่อยากได้ลูกชาย และหากเกิดมาแล้ว ก็ยังได้รับการปฏิบัติอย่างไม่เท่าเทียมทั้งการได้รับอาหาร สาธารณสุข และการศึกษา

โทรทัศน์เข้าสู่อินเดียเป็นครั้งแรกในปี 1959 และมีรายการอินเดียให้รับชมตลอดมา ต่อมา พื้นที่ชนบทของอินเดียก็เริ่มมี “เคเบิ้ลทีวี” แม้อาจจะดูเป็นเรื่องเล็กๆ แต่เคเบิ้ลทีวีทำให้ชาวอินเดียในเมืองได้เห็นวัฒนธรรมที่แตกต่างออกไป เพราะรายการจำนวนหนึ่งเป็นรายการของตะวันตก ทำให้ชาวอินเดียได้เห็นความเท่าเทียมกันระหว่างเพศ และอีกด้านของความเลวร้ายจากความรุนแรง

Jensen and Oster (2009) ทำการศึกษาตัวอย่าง 2,700 ครัวเรือนในช่วงปี 2001, 2002 และ 2003 ใน 4 เมือง (Bihar, Goa, Haryana และ Tamil Nadu) กับเมืองหลวงคือ Delhi สาเหตุที่พิจารณาการเข้ามาของเคเบิ้ลทีวีก็เพราะสัดส่วนของบ้านที่ดูเคเบิ้ลทีวีในชุมชนหนึ่งๆ อยู่ที่ร้อยละ 40-60 ทำให้สามารถเปรียบเทียบบ้านที่ดู(ได้รับผล)กับไม่ได้ดู(ไม่ได้รับผล)เคเบิ้ลทีวีในชุมชน(ที่มีวัฒนธรรม)เดียวกันได้ และเมื่อบ้านใดติดเคเบิ้ลแล้วก็มีแนวโน้มจะดูรายการทีวีจากเคเบิ้ลมากกว่ารายการจากช่องทีวีปกติด้วย

ตารางที่ ๑ แสดงให้เห็นว่า ผู้หญิงประมาณร้อยละ 30 “รับได้”กับความรุนแรงที่ถูกกระทำโดยผู้ชาย หากไม่ปฏิบัติตามครรลองของสังคม เช่น ดูแลลูกได้ไม่ดี ไม่แสดงความเคารพสามี ออกไปข้างนอกโดยไม่ได้บอกสามีก่อน หรือแม้แต่ครอบครัวของผู้หญิงไม่ให้เงินใช้ เป็นต้น รวมทั้ง ผู้หญิงที่ต้องการมีลูกประมาณร้อยละ 55 ต้องการลูกผู้ชาย ขณะที่เพียงร้อยละ 13 เท่านั้นที่ต้องการลูกผู้หญิง

“ตารางที่ ๑ ค่าสถิติเชิงพรรณาของความรุนแรงและทัศนคติต่อการมีลูกชายของผุ้หญิงชาวอินเดีย”

ความสัมพันธ์ระหว่างเคเบิ้ลทีวีที่มีผลต่อความรุนแรง และทัศนคติที่ต้องการลูกชาย เปรียบเทียบระหว่างบ้านที่ติดและไม่ติดเคเบิ้ลในชุมชนเดียวกัน แสดงให้เห็นในตารางที่ ๒ พบว่า เคเบิ้ลทีวีทำให้ความรุนแรงในครอบครัวลดลงประมาณ 3% ต่อปีอย่างมีนัยสำคัญ (= 0.1609/6×100) และทำให้ทัศนคติที่ต้องการลูกชายลดลงอย่างมีนัยสำคัญ 8.82% ต่อปีเช่นกัน แม้ว่าจะเป็นตัวเลขไม่มาก แต่ก็ลดลงอย่างชัดเจน และเมื่อเวลาผ่านไป สังคมก็จะค่อยๆ ดีขึ้นตามลำดับ

“ตารางที่ ๒ ผลการประมาณค่าสมการความสัมพันธ์ระหว่างเคเบิ้ลทีวีที่มีผลต่อความรุนแรง และทัศนคติที่ต้องการลูกชาย”

……….

มาถึงตรงนี้อาจมีข้อโต้แย้งว่า เคเบิ้ลทีวีไม่ได้หมายความเช่นเดียวกับละคร เพราะรวมไปถึงสารคดี ข่าวและรายการอื่นๆ ด้วย (แต่ที่จริง คนส่วนใหญ่ก็ดูละครมากกว่ารายการอื่นแน่ๆ) เนื่องด้วยความจำกัดของข้อมูลและสถานการณ์พิเศษที่จะวิเคราะห์เรื่องนี้ทำให้ไม่มีการศึกษาผลกระทบของละครที่มีต่อความรุนแรงโดยตรง แต่ก็มีงานศึกษาที่ยังคงให้ประโยชน์กับคำตอบเรื่องนี้ได้เช่นกัน

Ferrara, Chong and Duryea (2008) ทำการศึกษาเรื่องผลกระทบของละครช่วง Prime Time (พูดง่ายๆ ก็คือเหมือนละครหลังข่าวบ้านเรานี่เอง) ที่มีต่ออัตราการเกิดในประเทศบราซิล ซึ่งดูเหมือนจะไม่เกี่ยวกันเอามากๆ

ในช่วงประมาณปี 1980 Rede Globo ได้นำเอาละครจากโปรตุเกสเข้ามาฉายในบราซิล (ทั้งสองประเทศพูดภาษาเดียวกัน) และได้รับความนิยมอย่างล้นหลามจนกระทั่ง Rede Globo อาจเรียกได้ว่าเป็นผู้ผูกขาดละครหลังข่าวเพราะมีคนดูประมาณ 80-90% เลยทีเดียว โดยละครที่มาจากโปรตุเกส ซึ่งเป็นประเทศในยุโรป มักจะแสดงถึงความเป็นครอบครัวเล็ก แตกต่างจากสภาพสังคมของบราซิลโดยสิ้นเชิงที่เป็นครอบครัวใหญ่ มีลูกมาก ที่สำคัญ ละครจากยุโรปมักจะมีลักษณะที่ว่า ครอบครัวชนชั้นกลางถึงรวยจะเป็นครอบครัวเล็กและมีความสุข ขณะที่ครอบครัวใหญ่ที่มีลูกมากจะยากจนและไม่มีความสุข

“ละครเรื่องแรงเงาที่มีเรทติ้งสูงมาก” (ที่มาของภาพ)

ข้อค้นพบของ Ferrara, Chong and Duryea (2008) ไม่ต่างไปจาก Jensen and Oster (2009) ที่ว่าละครหลังข่าวมีผลทำให้อัตราการมีบุตรลดลงอย่างมีนัยสำคัญ ดังแสดงในตารางที่ ๓ ที่น่าสนใจก็คือ ละครหลังข่าวส่งให้อัตราการมีบุตรลดลงเร็วกว่าผลที่เกิดจากการให้การศึกษาที่ว่ามีลูกมากจะยากจนเสียอีก

“ตารางที่ ๓ ผลการประมาณค่าสมการความสัมพันธ์ระหว่างละครหลังข่าวกับอัตราการมีบุตร”

……….

แม้ว่าบทความทั้งสองชิ้นที่นำมา อาจไม่ได้ตอบคำถามตรงๆ ว่าเนื้อหาของละครมีผลต่อความรุนแรงแน่ๆ แต่ก็ได้ชี้ให้เห็นว่า รายการทีวีและละครมีผลต่อทัศนคติและวิถีการใช้ชีวิตของผู้คนในสังคมอย่างมีนัยสำคัญ ดังนั้น ละครจึงไม่ใช่มีบทบาทแค่เป็นกระจกที่สะท้อนสังคมจนเรทติ้งสูงและทำกำไรจากค่าโฆษณามากมายเท่านั้น แต่กลับเป็นตะเกียงที่ชี้นำสังคมให้เปลี่ยนแปลงไปในทิศทางที่ละครนำเสนอด้วย

อย่างไรก็ดี อาจจะโทษแค่ผู้จัดละครคงไม่ได้ เพราะสังคมเองก็ชื่นชม สนุกสนานและคิดว่าไม่เป็นไร ทุกวันนี้เราก็อาจจะเห็นคลิปเด็กตบกันจนรู้สึกธรรมดาไปแล้ว ขณะที่บางประเทศ เขาก็รับไม่ได้ ไม่แตกต่างไปจากการที่เราเห็นบางประเทศกินเนื้อสุนัขเป็นเรื่องรับไม่ได้ ทั้งๆ ที่คนในประเทศของเขาไม่รู้สึกอะไร

ที่น่าเสียดายคือ เรากำลังทำเหมือนกรณีของประเทศอินเดียในบทความแรก เพียงแต่เขาใช้รายการทีวีเพื่อลดความรุนแรงของสังคม แต่เราไม่ได้ทำแบบนั้น เท่านั้นเอง

ที่มา:
– Robert Jensen and Emily Oster, The Power of TV: Cable Television and Women’s Status in India, The Quarterly Journal of Economics (2009) 124(3): 1057-1094.
– Ferrara, Eliana La, Chong, Alberto and Duryea, Suzanne, Soap Operas and Fertility: Evidence from Brazil (June 2008). IDB Working Paper No. 533.

featured image from here and rabbit homepage image’s intuition from Antoinette Portis’s Drawing

……….

เมื่อไม่กี่วันที่ผ่านมา ประธานาธิบดีฝรั่งเศสเตรียมออกคำสั่งห้ามครูสั่งการบ้านนักเรียน เนื่องจากไม่ได้ช่วยให้เด็กฉลาดขึ้น (ดูข้อมูลประกอบที่นี่) อันที่จริงประเด็นนี้เป็นที่สนใจกันมาพอสมควรแล้ว โดยจุดเริ่มต้นมาจากหนังสือที่มีชื่อเสียงมากสองเล่มคือ The Homework Myth ของ Alfie Kohn และ The Case Against Homework ของ Sara Bennett และ Nancy Kalish หนังสือทั้งสองเล่มได้ยกเอาข้อมูล สถิติ งานศึกษา และการสำรวจจำนวนมากเพื่อพยายามชี้ให้เห็นว่า “การบ้าน(ที่มากเกินไป)ไม่ได้มีส่วนช่วยให้เด็กมีได้คะแนนสอบดีขึ้น”

ข้อมูลที่น่าสนใจก่อนการวิเคราะห์ของหนังสือทั้งสองเล่ม ได้แก่

• จากการสำรวจเด็กอเมริกัน 24,000 คนในปี 2004 ของมหาวิทยาลัยมิชิแกน พบว่า เด็กใช้เวลาทำการบ้านมากขึ้นกว่าในปี 1981 ถึง 51%
• เด็กๆ ในชั้นเรียนระดับล่างจะมีอัตราการเพิ่มของการบ้านมากกว่าเด็กในชั้นเรียนที่สูงขึ้น
• เด็กในช่วงอายุ 6-8 ปี ใช้เวลาทำการบ้านเพิ่มจาก 52 นาทีต่อสัปดาห์ในปี 1981 เป็น 128 นาทีต่อสัปดาห์ในปี 1997 และดูเหมือนว่าในปี 2006 จะเพิ่มเป็น 78 นาทีต่อวันเลยทีเดียว
• ผลการสำรวจดังกล่าวไม่ได้ดูเหมือนเป็นจริงแค่ในสหรัฐอเมริกา เพราะประเทศที่ให้การบ้านน้อย(เกินไป) เช่น ญี่ปุ่น สาธารณรัฐเชค และเดนมาร์ก จะมีคะแนนสอบมาตรฐานของเด็กสูงกว่าประเทศที่ให้การบ้านมาก(เกินไป) เช่น ไทย กรีซ และอิหร่าน

……….

Cooper, Robinson and Patall (2006) หาความสัมพันธ์ของเวลาที่ใช้ในการทำการบ้านกับคะแนนสอบมาตรฐาน(ไม่เกี่ยวข้องกับคะแนนที่มาจากการบ้าน) ด้วยการหาค่าสหสัมพันธ์ (Correlation) การวิเคราะห์ตัวแปรพหุ (Multivariate Analysis) และการวิเคราะห์สมการแบบโครงสร้าง (Structural Equations Model) แต่”ไม่”พบความสัมพันธ์ในทางบวกระหว่างเวลาที่ใช้ในการทำการบ้านกับคะแนนสอบ นั่นคือ การบ้านไม่ได้มีผลใดใดกับความฉลาดของเด็ก

นอกจากนี้ Cooper et. al (2006) ยังพบความสัมพันธ์ที่ไม่เป็นเส้นตรงของการบ้านกับคะแนนสอบ นั่นคือ จำนวนการบ้านเป็นไปตามกฎของการลดน้อยถอยลง (Diminishing Return)

ภาพที่ ๑ แสดงความสัมพันธ์ระหว่างเวลาที่ใช้ในการทำการบ้านกับคะแนนสอบมาตรฐานของเด็กเกรด 4, 8 และ 12 (เทียบได้กับเด็ก ป.4, ม.2 และ ม.6) ซึ่งผลได้ที่ลดน้อยถอยลงนั้นมีความชัดเจนมากในเด็กเล็ก แต่จะมีความอดทนมากขึ้นเมื่อเด็กโตขึ้นตามอายุ(เกรด)

“ภาพที่ ๑ ความสัมพันธ์ระหว่างเวลาที่ใช้ในการทำการบ้านกับคะแนนสอบมาตรฐานของเด็กเกรด 4, 8 และ 12″

ที่น่าสนใจคือภาพที่ ๒ ซึ่งเด็กที่ไม่มีการบ้านกับเด็กที่มีการบ้านนั้น มีระดับผลการสอบที่แตกต่างกันน้อยมากๆ คือ เด็กที่ใช้เวลาทำการบ้านเฉลี่ยวันละ 1 ชั่วโมงจะมีคะแนนสอบเฉลี่ยอยู่ที่ 222 คะแนน กับเด็กที่ไม่มีการบ้านจะมีคะแนนสอบเฉลี่ยอยู่ที่ 212 คะแนน

“ภาพที่ ๒ ความสัมพันธ์ระหว่างเวลาที่ใช้ในการทำการบ้านกับคะแนนสอบมาตรฐานของเด็กที่ใช้เวลาทำการบ้านแตกต่างกัน”

……….

อย่างไรก็ตาม ปัญหาของการบ้านอีกประการหนึ่งก็คือ อันที่จริงกระบวนการเรียนรู้ของเด็กควรเป็นแบบสม่ำเสมอและค่อยเป็นค่อยไป แต่การให้การบ้านของครูในแต่ละวิชานั้นมีแนวโน้มจะเป็นอิสระจากกัน จึงเกิดความล้มเหลวของการร่วมมือกันให้การบ้าน (Homework Coordination Failure) นั่นหมายถึง บางวันเด็กอาจจะมีการบ้านเยอะมาก บางวันก็อาจไม่มีเลย แทนที่จะกระจายอย่างสม่ำเสมอ

แม้ว่าจะมีการโต้แย้งว่า การบ้านอาจไม่ได้มุ่งหวังแค่ผลสอบที่ดีขึ้นเท่านั้น แต่ยังมุ่งหวังเพื่อสร้างนิสัยรักการเรียนด้วย อย่างไรก็ตาม งานวิจัยที่ตามมาจำนวนมากก็ยังไม่เห็นด้วยกับประเด็นนี้ เพราะการบ้านมีแนวโน้มที่น่าจะทำให้เด็กไม่รักการเรียนมากกว่า

นอกจากนี้ การบ้านยังทำให้เด็กมีโอกาสใช้เวลาในการออกกำลังกายน้อยลง มีปฏิสัมพันธ์กับครอบครัวน้อยลง และนอนน้อยลงด้วย ซึ่งกิจกรรมเหล่านี้ล้วนมีความสำคัญกับพัฒนาการของเด็กและการเป็นคนที่สมบูรณ์ของสังคมในอนาคตไม่น้อยไปกว่าการเป็นคนเรียนเก่งอีกด้วย

ทางออกที่ Kohn (ผู้เขียนหนังสือ The Homework Myth) เสนอคือให้ยกเลิกการบ้านไปเลย ขณะที่ Bennet and Kalish เสนอบนพื้นฐานงานวิจัยของ Cooper et. al (2006) ว่าให้มีการบ้านเพียงเล็กน้อย (ประมาณ 10 นาที) และไม่ต้องมีการบ้านในช่วงวันหยุดยาวหรือสุดสัปดาห์ด้วย

“ตัวอย่างของความล้มเหลวในการทำการบ้าน (ภาพจาก FaceBook ซึ่งไม่ทราบต้นตอแรกจริงๆ ครับ)”

……….

แม้ว่าข้อเสนอแนะของหนังสือทั้งสองเล่มจะดูขัดแย้งกับสถานการณ์ของโลกความเป็นจริง(รวมทั้งสังคมไทย)ไปมากทีเดียว แต่มันก็น่าจะทำให้เราฉุกคิดหรือนำมาศึกษาในกรณีเฉพาะของสังคมเราบ้างว่า “การบ้านเป็นผลดีกับการศึกษาของเด็ก…จริงหรือไม่” และก็เป็นสิ่งที่น่าจะช่วยกันหาคำตอบต่อไป ^^

ที่มา:
– Harris Cooper, Jorgianne Civey Robinson, and Erika A Patall (2006) Does Homework Improve Academic Achievement? A Synthesis of Research, 1987–2003. Review of Educational Research Spring 76: 1-62.
– Alfie Kohn (2007) The Homework Myth: Why Our Kids Get Too Much of a Bad Thing. Da Capo Press.
– Sara Bennett and Nancy Kalish (2007) The Case Against Homework: How Homework Is Hurting Children and What Parents Can Do About It. Three Rivers Press; Reprint edition.

……….

การค้าประเวณีไม่ใช่เรื่องใหม่ และไม่ใช่อาชีพใหม่ของสังคมไทย ตลอดมานโยบายของรัฐไทยเหมือนปิดตาข้างหนึ่ง เพราะไม่ใช่อาชญากรรมร้ายแรง จึงมุ่งไปที่การปรามไม่ใช่ปราบการค้าประเวณี ดังจะเห็นได้จากการที่สถานบริการ ซึ่งแอบแฝงขายบริการสามารถเปิดให้บริการได้อย่างถูกกฎหมาย รวมไปถึงกฎหมายที่มุ่งเอาผิดตัวโสเภณี แทนที่จะร่วมเอาผิดผู้มาใช้บริการด้วย

อย่างไรก็ตาม แม้ว่ารัฐจะมีการปรามอย่างจริงจัง(อาจจะจริงจังกว่านี้ หากไม่มีการคอรัปชั่นมาเกี่ยวข้อง) การเข้าสู่อาชีพโสเภณีก็ยังเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง โดยในปี 2543 มีหญิงขายบริการทางเพศประมาณการอยู่ที่ 200,000 คน ซึ่งมากกว่า 20 ปีก่อนหน้านั้นถึง 5 เท่า โดยจากการสำรวจพบว่าหญิงบริการทางเพศในเมมเบอร์คลับจะมีรายได้เฉลี่ยสูงที่สุดประมาณ 75,000 บาทต่อเดือน และรับลูกค้าน้อยครั้ง ขณะที่หญิงบริการทางเพศในสำนักหรือซ่องจะทำงานหนักที่สุด โดยรับลูกค้าเฉลี่ย 3 ครั้งต่อวัน แต่มีรายได้ไม่มาก นั่นคือ ความไม่เท่าเทียมกันของการทำงานในธุรกิจนี้มีสูงมาก (ดูตารางที่ ๑)

“ตารางที่ ๑ ประมาณการหญิงบริการจำแนกตามประเภทสถานบริการ”

……….

การจัดสรรรายได้จากการทำงานของหญิงบริการแบ่งออกได้เป็น 3 ระบบ ได้แก่

• ระบบเหมาจ่าย คือ ลูกค้าจ่ายให้กับเจ้าของสถานบริการโดยตรง ซึ่งเจ้าของจะแบ่งกับหญิงบริการอีกทีหนึ่งตามสัดส่วน ขณะที่รายได้ของหญิงบริการโดยตรงจะอยู่ที่ทิปของลูกค้าเท่านั้น เช่น สถานอาบอบนวด
• ระบบเงินเดือน + คอมมิชชั่น(จากการสั่งอาหาร เครื่องดื่ม) + ค่าบริการทางเพศ เช่น บาร์ คาราโอเกะ หญิงบริการจึงต้องคอยนั่งกับลูกค้า เพื่อให้มีการสั่งอาหารและเครื่องดื่มด้วย
• ระบบ freelance หรือขายบริการอิสระ โดยมักจะแฝงตัวอยู่ตามโรงแรมใหญ่ๆ หรือสถานเริงรมย์ชั้นสูง ซึ่งหญิงบริการจะมีความสามารถ(ระดับหนึ่ง)ในการกำหนดรายได้เอง บางครั้งอาจมีเอเย่นต์คอยติดต่อและหักส่วนแบ่งไปตามที่ตกลงกัน

อย่างไรก็ดี รายได้ของหญิงบริการจำนวน 200,000 คนนั้นได้ก่อให้เกิดมูลค่าเพิ่มให้กับระบบเศรษฐกิจเช่นเดียวกับธุรกิจอื่นๆ ผ่านทางอุตสาหกรรมก่อสร้าง บันเทิงและอาหาร ประมาณ 100,000 ล้านบาทในปี 2538 ซึ่งถือว่าสูงมาก หรืออยู่ที่ประมาณ 1 ใน 4 ของมูลค่าเพิ่มในสาขาบริการทั้งหมด (ดูตารางที่ ๒) ทั้งนี้ยังมีมูลค่าเพิ่มทางอ้อมที่เกี่ยวเนื่องกับอุตสาหกรรมอื่นๆ อีก เช่น วงดนตรี ดาวตลก โรงพิมพ์ ร้านขายเสื้อผ้าเครื่องแต่งกาย และธุรกิจสันทนาการด้วย

“ตารางที่ ๒ มูลค่าเพิ่มจากการค้าบริการของหญิงบริการ”

นอกจากนี้ ในบางมิติ การค้าประเวณียังมีส่วนช่วยให้การกระจายรายได้ระหว่างเมืองและชนบทดีขึ้น เพราะส่วนหนึ่งของรายได้ของหญิงบริการจะถูกส่งไปให้พ่อแม่ที่ต่างจังหวัด [หลายคนอาจไม่เห็นด้วยกับประเด็นนี้ แต่ข้อสรุปส่วนนี้ของหญิงบริการทั่วไปสอดคล้องกับงานศึกษาหลายชิ้น และก็ค่อนข้างเป็นไปได้ในเรื่องของการส่งเงินกลับบ้านที่มีจำนวนมากพอสมควร] (ดูตารางที่ ๓)

“ตารางที่ ๓ ร้อยละของหญิงบริการที่ใช้จ่ายเงินในเรื่องต่างๆ”

……….

อย่างไรก็ตาม ในบรรดาหญิงขายบริการนั้น ตลาดที่น่าสนใจคือ “การค้าประเวณีของนักศึกษา” เพราะเป็นกลุ่มที่มีความรู้ในระดับสูง มีโอกาสและทางเลือกในการทำงานที่หลากหลาย และมักไม่มีความขัดสนทางฐานะครอบครัวด้วย

อัญชลี (2544) ทำการวิเคราะห์ธุรกิจนักศึกษาค้าประเวณี โดยอาศัยแนวคิดของแบบจำลอง Porter’s Five Forces Model อันที่เป็นที่รู้จักกันดีในการวิเคราะห์อุตสาหกรรมทั่วไป (รูปต้นแบบดูภาพที่ ๔)

“ภาพที่ ๔ แบบจำลอง Porter’s Five Forces Model”

อัญชลี (2544) เริ่มจากการวิเคราะห์โครงสร้างภายในตลาดธุรกิจค้าประเวณีในกลุ่มนักศึกษาว่าเป็น “ตลาดผู้ขายมากราย” (หรือตลาดกึ่งแข่งขันกึ่งผูกขาด) (Monopolistic Competition) ซึ่งหากพิจารณาตามนิยามของตลาดผู้ขายมากรายจะอธิบายได้ว่า

1. จำนวนนักศึกษาหญิงที่ขายบริการมีจำนวนมาก และมากพอจนการกำหนดราคาหรือการดำเนินการของผู้ขายรายใดรายหนึ่งไม่มีผลกระทบต่อตลาดโดยรวม
2. บริการที่ได้รับจากผู้ขายแต่ละคนมีความแตกต่างกัน อาจด้วยรูปร่างหน้าตา การแต่งตัว หรือการเอาอกเอาใจ แต่ก็สามารถใช้ทดแทนกันได้ในเชิงประโยชน์ใช้สอย (Differentiated Product)
3. การเข้าหรือออกในธุรกิจนี้เป็นไปโดยเสรี และมีต้นทุนที่ต่ำมาก โดยใช้เพียงเครื่องมือสื่อสารเท่านั้น [การบังคับกักขังเพื่อขายบริการใช้หนี้มีน้อยมากในปัจจุบัน]

“ภาพในสถานบริการ” (ที่มาของภาพ)

ในส่วนของการวิเคราะห์ด้านอื่นๆ ประกอบด้วย

อำนาจต่อรองของนักศึกษา แบ่งออกเป็นสองกลุ่มตามที่นักศึกษามีปฏิสัมพันธ์ด้วย หนึ่งคือ อำนาจต่อรองกับเอเย่นต์ ซึ่งนักศึกษาอาจต่อรองเรื่องวันที่จะมาทำงานได้ในระดับหนึ่ง (ไม่ถึงขั้นว่าจะมาหรือไม่มาก็ได้ เพราะต้องมาให้ได้จำนวนวันขั้นต่ำ) แต่ไม่สามารถต่อรองเรื่องค่านายหน้าหรือราคาได้ สองคือ อำนาจต่อรองกับลูกค้า ถ้าเป็นกรณีที่นักศึกษาหาลูกค้าเองจะเลือกลูกค้าและราคาเองได้ โดยหากแขกไม่สุภาพ นักศึกษาก็ปฏิเสธในครั้งต่อไปได้ หรือหากนักศึกษาบริการไม่ดี ลูกค้าก็ปฏิเสธได้เช่นกัน

อำนาจต่อรองของลูกค้า อำนาจต่อรองของลูกค้าจะอยู่ที่ความสามารถในการจ่าย หากเป็นคนที่มีฐานะทางการเงินดีก็จะต่อรองได้มาก เพราะนักศึกษาหรือเอเย่นต์ต้องการให้กลับมาซื้อซ้ำ

สินค้าทดแทน เป็นปัจจัยคุกคามธุรกิจขายบริการของนักศึกษา เพราะราคาถูกกว่า หาซื้อได้ง่ายกว่า และอาจบริการด้วยความเชี่ยวชาญที่มากกว่าด้วย ดังจะเห็นได้จากกลุ่มนักศึกษามีส่วนแบ่งตลาดประมาณร้อยละ 20 เท่านั้น

คู่แข่งรายใหม่ แม้จะมีการเข้าสู่ตลาดของคู่แข่งรายใหม่จำนวนมาก แต่ลูกค้ารายใหม่ก็เกิดขึ้นไม่น้อยไปกว่าผู้ให้บริการเช่นกัน จึงยังส่งผลให้ธุรกิจนี้ยังดำเนินต่อไปได้

ทัศนคติและผลกระทบจากสังคมแวดล้อม สังคมแวดล้อมของนักศึกษามักจะอยู่ในวงของเพื่อนนักศึกษา ซึ่งจากการสำรวจในงานของอัญชลี (2544) เองพบว่า แม้เพื่อนบางคนจะรู้สึกรังเกียจอยู่บ้าง แต่ส่วนใหญ่รับได้เพราะถือว่าเป็นสิทธิส่วนตัว และนี่เป็นเหตุผลหนึ่งที่ทำให้การตัดสินใจเข้าสู่อาชีพนี้ไม่ยากนัก

……….

โดยสรุปก็คือ ตลาดการค้าประเวณีของนักศึกษาเป็นตลาดผู้ขายมากราย(หรือตลาดกึ่งแข่งขันกึ่งผูกขาด) (Monopolistic Competition) เพราะมีผู้ให้บริการจำนวนมาก สินค้ามีความแตกต่างแต่ทดแทนกันได้ และเข้าออกตลาดได้โดยเสรี ขณะที่องค์ประกอบด้านอื่นๆ พบว่า ผู้ให้บริการมีอำนาจต่อรองอยู่บ้างในการเลือกลูกค้า กำหนดราคาหรือเลือกวันทำงาน แต่การแข่งขันของจากรายใหม่และการค้าประเวณีอื่นๆ ก็มีสูงเช่นกัน เพียงแต่ลูกค้าใหม่ๆ ยังคงเข้าสู่ตลาดอย่างต่อเนื่องและมากพอที่จะทำให้ธุรกิจนี้ดำเนินต่อไปได้ จึงมีการเติบโตอย่างต่อเนื่อง

อย่างไรก็ตาม บทความนี้ไม่ได้เขียนเพื่อชี้นำให้นักศึกษาเข้าสู่ธุรกิจการค้าประเวณีมากขึ้น แต่มันคือสิ่งที่เกิดขึ้นจริงด้านหนึ่งของสังคมที่เศรษฐศาสตร์สามารถนำมาวิเคราะห์ได้อย่างน่าสนใจ และน่าจะก่อให้เกิดการร่วมกันหาแนวทางที่เหมาะสมต่อ โดยแนวทางที่ว่าอาจจะนำไปสู่การแก้ไขปัญหาในธุรกิจสีเทาอีกจำนวนมากด้วยเช่นกัน

ที่มา: อัญชลี พินิจรักษ์ธรรม (2544) การค้าประเวณี: กรณีนักศึกษาหญิงในเขตกรุงเทพมหานคร. วิทยานิพนธ์เศรษฐศาสตรมหาบัณฑิต จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย.

featured image from here

……….

Paul Krugman นักเศรษฐศาสตร์ระหว่างประเทศผู้ได้รับรางวัลโนเบลในปี 2008 ได้เคยเขียนบทความชิ้นหนึ่งเอาไว้เมื่อเขาอยู่ในวัยหนุ่ม (ซึ่งบทความนี้ได้รับการตีพิมพ์ลงในวารสารวิชาการเมื่อไม่นานมานี้) เกี่ยวกับ “ทฤษฎีว่าด้วยการค้าระหว่างดวงดาว” (Interstellar Trade) โดยใช้กรอบแนวคิดพื้นฐานคล้ายกันกับทฤษฎีการค้าระหว่างประเทศ แต่ต่างกันที่ระยะทาง และวิธีการขนส่ง

Krugman เริ่มจากการอธิบายภาพรวมของการค้าระหว่างดวงดาวไว้สองประเด็น หนึ่งคือ เวลาที่ใช้ในการเดินทางจะยาวนานมากๆ หากความเร็วที่ใช้น้อยกว่าความเร็วแสง นั่นคือต้องใช้เวลานับร้อยๆ ปี สองคือ การค้าระหว่างดวงดาวจะเกิดขึ้นได้จริง ความเร็วในการเดินทางต้องมากพอ และสามารถเทียบเป็นสัดส่วนกับความเร็วแสงได้ ซึ่งส่วนนี้เป็นหน้าที่ของวิทยาศาสตร์ โดยในด้านเศรษฐศาสตร์จะข้ามความเป็นไปได้หรือไม่เป็นไปได้ในส่วนนี้ไป

เมื่อการขนส่งระหว่างดวงดาวใช้เวลานานมากๆ การตัดสินใจลงทุนสร้างตู้บรรทุกสินค้า (หรือพาหนะขนส่งสินค้า) ก็ต้องเป็นการลงทุนระยะยาวมากๆ ด้วย ทั้งนี้จึงต้องสมมติให้ตลาดฟิวเจอร์ (Future Market) มีประสิทธิภาพมาก และนักลงทุนก็มีความสามารถในการคาดการณ์อย่างสมบูรณ์แบบ (Perfect Forecast)

“ภาพยนตร์เรื่อง Star Trek ที่ถูก Krugman อ้างถึงในบทความเป็นตัวอย่างของการค้าระหว่างดวงดาว” (ที่มาของภาพ)

……….

แบบจำลองสมมติว่ามีดวงดาว 2 ดวงคือ โลก (Earth) กับ ดาว Trantor โดยดวงดาวทั้งสองมีขนาดและแรงเฉื่อย (Inertia) เท่ากัน นั่นหมายถึงเวลา 1 วินาทีของดาวทั้งสองดวงมีค่าเท่าๆ กัน [ลองจินตนาการดูว่าหากดาวสองดวงมีขนาดไม่เท่ากัน ระยะเวลาในการหมุนรอบตัวเองก็ไม่เท่ากัน จึงทำให้เวลาของดวงดาวทั้งสองดวงไม่เท่ากัน] เส้นแนวตั้งสองเส้นในภาพที่ ๑ EE’E” และ TT’T” เป็นเส้นบ่งบอกเวลาของโลก และดาว Trantor ตามลำดับ โดยวัดหน่วยของเวลาเป็นปี ขณะที่ระยะห่างระหว่างเส้นทั้งสอง(ตามแนวนอน)คือระยะห่างระหว่างดวงดาว หน่วยวัดเป็นปีแสง (Light Year)

ET เป็นเส้น 45 องศาที่บอกถึงระยะเวลาในการเดินทางในอุดมคติของโลกกับ Trantor หรือกล่าวได้ว่าใช้ความเร็วในการเดินทางเท่ากับความเร็วแสง E’T’ เป็นระยะเวลาที่ใช้ในการเดินทางจริงเป็นสัดส่วนหนึ่งของความเร็วแสง โดยสมมติให้ความเร็วคงที่ (Uniform Velocity) ขณะที่ E”T” เป็นระยะเวลาที่ใช้ในการเดินทางจริงเป็นสัดส่วนหนึ่งของความเร็วแสง โดยความเร็วใกล้เคียงกับโลกความเป็นจริงคือเร่งความเร็วตอนเริ่ม และลดความเร็วลงตอนหลัง

“ภาพที่ ๑ เส้นเวลาของดวงดาวที่ทำการค้าซึ่งกันและกัน”

ประเด็นหนึ่งที่ต้องตระหนักก็คือ เวลาของคนที่อยู่ในยานพาหนะกับนอกยานพาหนะไม่เท่ากัน เพราะเวลาของคนที่อยู่นอกยาน (บนดวงดาว) จะเดินตามปกติ ขณะที่เวลาของคนที่อยู่ในยานจะเดินเร็วเท่าความเร็วของยาน (เข้าใกล้ความเร็วแสง) ซึ่ง
คือราคาสินค้าของชาวโลกบนโลก, ราคาสินค้าของชาว Trantor บนโลก
คือราคาสินค้าของชาวโลกบนดาว Trantor, ราคาสินค้าของชาว Trantor บนดาว Trantor
คืออัตราดอกเบี้ยบนโลก, อัตราดอกเบี้ยบนดาว Trantor
N คือจำนวนปีที่ใช้ในการเดินทางระหว่างโลกกับดาว Trantor ตามกรอบเวลาบนโลก (นอกยานอวกาศ)

ณ เวลาเริ่มต้น กำหนดให้ สมมติว่าชาวดาว Trantor ตัดสินใจที่จะทำการค้ากับชาวโลก พวกเขาจะมีต้นทุน โดย c คือต้นทุนค่าประกอบยานอวกาศ และ คือปริมาณสินค้าของชาว Trantor ที่ทำการค้า

เมื่อสินค้ามาถึงยังโลก สินค้าจะถูกแลกเปลี่ยนกับสินค้าชาวโลกในปริมาณ และรายได้ของชาวดาว Trantor ที่นำสินค้ามาขายก็คือ

“ภาพจำลองของยานอวกาศในการเดินทางระหว่างดวงดาว” (ที่มาของภาพ)

ประเด็นสำคัญประการหนึ่งที่จะบอกได้ว่าการค้าระหว่างดวงดาวจะเกิดขึ้นได้จริงหรือไม่ก็คือ รายรับของชาวดาว Trantor ที่นำสินค้ามาขายต้องมีมากกว่าต้นทุน กับค่าเสียโอกาสในการขนส่งไปกลับ (=2N ปี) นั่นคือ

แต่เวลาในยานและนอกยานไม่เท่ากัน พ่อค้าชาว Trantor นั้นเดินทางมากับยานด้วย และเวลาบนยานก็เดินเร็วกว่าปกติ นั่นคือ รายรับหักด้วยต้นทุนที่ปรับค่าเสียโอกาสตามเวลาในยานจะกลายเป็น

โดยหากนับเวลาในยานเป็นเสมือนเวลานอกยานแล้วล่ะก็พ่อค้าชาว Trantor จะนำเงินที่มีอยู่ทั้งหมดไปซื้อพันธบัตรที่มีขายบนดาว Trantor แทนที่จะส่งสินค้ามาขายโลก เพราะอัตราผลตอบแทนจากการซื้อพันธบัตรคือ จะสูงกว่าอัตราค่าเสียโอกาสจากการขนส่งสินค้ามาขาย และก็จะไม่มีการค้าระหว่างดวงดาวเกิดขึ้นเลย

First Fundamental Theorem of Interstellar Trade: เมื่อมีการค้าเกิดขึ้นระหว่างดวงดาวสองดวงที่มีความเฉื่อยเท่าๆ กัน ต้นทุนดอกเบี้ย(ค่าเสียโอกาสในการขนส่งสินค้า)ของทั้งสองดวงดาวต้องคิดตามเวลาบนพื้นดาว ไม่ใช่เวลาบนยานอวกาศ

อย่างไรก็ตาม หากสมมติว่าค่าขนส่งไม่มีค่าใช้จ่ายอื่นใดนอกจากค่าเสียโอกาสของระยะเวลาในการส่ง และสมมติให้อุตสาหกรรมการขนส่งระหว่างดวงดาวมีการแข่งขันกันสูง ซึ่งผู้ขนส่งได้เพียงกำไรปกติเท่านั้น สมการด้านบนจะลดรูปเหลือเพียง

……….

ต่อมาอาจมีข้อสงสัยเกิดขึ้นว่า แล้วอัตราดอกเบี้ยของสองดวงดาวจะเท่ากันหรือไม่ ภายใต้ข้อสมมติที่ว่าการติดต่อสื่อสารไม่ใช่เรื่องง่าย จึงไม่น่าจะมีการ Arbitrage เกิดขึ้น [แน่นอนว่าหากการติดต่อสื่อสารเป็นเรื่องง่าย การ Arbitrage ก็จะเกิดขึ้น และทำให้อัตราดอกเบี้ยเท่ากันอยู่แล้ว]

ลองพิจารณากระบวนการของการขายสินค้าจะพบว่า ๑) พ่อค้าชาว Trantor ขายสินค้าให้กับโลก ๒) พวกเขานำเงินที่ขายได้ซื้อหุ้นกู้บนโลกเอาไว้เป็นเวลา K ปี(ในช่วงจัดหาสินค้าส่งกลับ เพื่อไม่ให้เกิดค่าเสียโอกาสของเงิน) ๓) พวกเขาซื้อสินค้าส่งกลับไปขายที่ดาว Trantor ซึ่งการค้าระหว่างดวงดาวจะเกิดขึ้นได้ก็ต่อเมื่อรายรับจากการค้าอย่างน้อยต้องเท่ากับผลตอบแทนของการลงทุนพันธบัตรในประเทศของตัวเองด้วยระยะเวลาที่เท่ากัน (2N+K ปี) นั่นคือ

จากสมการด้านบนจะได้ว่า

Second Fundamental Theorem of Interstellar Trade: ถ้าชาวต่างดาวสามารถถือสินทรัพย์ของอีกดาวหนึ่งได้ การแข่งขันจะทำให้อัตราดอกเบี้ยของดวงดาวทั้งสองดวงเท่ากัน (แม้จะไม่มีการ Arbitrage ก็ตาม)

……….

กล่าวโดยสรุปก็คือ ในทางเศรษฐศาสตร์แล้ว การค้าระหว่างดวงดาวสามารถเกิดขึ้นได้ เมื่ออัตราดอกเบี้ยของตลาดการเงินคิดตามเวลาบนดวงดาว ไม่ใช่เวลาที่อยู่ในยานอวกาศ และจำเป็นต้องอนุญาตให้ชาวต่างดาวสามารถถือสินทรัพย์ข้ามดวงดาวได้ เพื่อเป็นการรับประกันว่าอัตราดอกเบี้ยของดวงดาวที่ทำการค้าจะเท่ากัน เพราะหากไม่เท่ากันแล้ว ผู้ประกอบการในดวงดาวที่มีอัตราดอกเบี้ยสูงกว่าอาจเลือกไม่ทำการค้า เพราะได้ผลตอบแทนไม่คุ้มกับการลงทุนในตลาดการเงิน

แม้ว่าเรื่องนี้จะดูไกลตัวมากๆ แต่แนวคิดที่นำเอากรอบที่มีอยู่มาลองอธิบายเรื่องแปลกๆ ใหม่ๆ ก็น่าจะเป็นแรงจูงใจให้เพื่อนๆ หลายคนลองนึกถึงหัวข้อวิจัยที่ดูแปลกใหม่มาตอบคำถามด้วยวิธีคิดเดิมๆ ที่เป็นอยู่กันนะครับ ^^

ที่มา: Krugman, Paul R., The Theory of Interstellar Trade. Economic Inquiry, Vol. 48, No. 4, pp. 1119-1123, October 2010.

featured image from here